LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为处理序列数据设计。它通过记忆门机制解决传统RNN的梯度消失问题，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理（NLP）等领域。

核心概念

  • 记忆单元：LSTM的核心结构，包含输入门、遗忘门和输出门，控制信息的存储与读取
    LSTM_结构
  • 时间序列处理：如股票价格预测、天气数据分析
  • 自然语言处理：如文本生成、情感分析
  • 序列建模：如语音识别、机器翻译

学习资源

  1. 基础教程
  2. 进阶内容

扩展应用

  • 📊 金融领域：预测市场趋势（如用LSTM分析历史股价）
  • 📖 文本生成：创作故事或诗歌（如用LSTM模型训练文学数据）
  • 🎵 音乐合成：生成旋律序列（如用LSTM学习音乐片段）

📌 提示：LSTM在处理长序列时可能面临训练效率问题，可尝试结合Transformer模型优化效果

示例代码片段

import torch
from torch import nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出
        return out
时间序列预测
自然语言处理