LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是循环神经网络（RNN）的一种，特别适合处理序列数据，如时间序列分析、文本生成、语音识别等。在本节中，我们将简要介绍Keras中LSTM的使用。

LSTM工作原理

LSTM单元包含三个门：输入门、遗忘门和输出门。这些门控制信息的流入、保留和流出。

  • 输入门：决定哪些信息将被更新或遗忘。
  • 遗忘门：决定哪些信息将被保留或遗忘。
  • 输出门：决定哪些信息将被输出。

Keras中的LSTM

在Keras中，可以使用Sequential模型或Model类来构建LSTM网络。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(timesteps, features)))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

扩展阅读

想要了解更多关于LSTM的信息，请访问Keras LSTM官方文档。

图片展示

中心位置展示一张LSTM单元的示意图：

LSTM_unit