TensorFlow LSTM 示例详解🧠

什么是 LSTM？

LSTM（长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据。其核心通过 记忆门 控制信息流动，可有效捕捉长期依赖关系。

TensorFlow 实现步骤💻

1. 导入库

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
   

2. 构建模型

   model = Sequential([
       LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], 1)),
       Dense(1)
   ])
   

3. 编译与训练

   model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
   model.fit(X_train, y_train, epochs=20)
   

应用场景📊

• 时间序列预测（如股票价格）
• 自然语言处理（如文本生成）
• 语音识别

扩展学习

• TensorFlow 官方 LSTM 教程 📘
• 深度学习入门指南 🔍

通过 LSTM 可以更高效地处理序列数据，建议结合实际案例加深理解！