LSTM API 文档 🧠

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的 RNN 结构，专为处理序列数据设计。以下是关键信息：

核心特性

• 🔁 时序建模：通过记忆门机制捕捉长期依赖关系
• 📊 数学公式：
  $$ f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f) $$ $$ i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i) $$
• 📚 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）
  • 语音识别与音频分析

相关资源

• LSTM 原理详解（推荐入门教程）
• 代码示例仓库（包含 PyTorch/TensorFlow 实现）
• 可视化结构图（点击查看神经元连接方式）

技术扩展

如需探索变体模型：

1. GRU 简介（门控循环单元）
2. Transformer 对比（注意力机制新范式）
3. 进阶优化技巧（如双向LSTM、残差连接）