LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），常用于处理序列数据。本教程将带您了解 LSTM 模型的基本原理和使用方法。
基本概念
LSTM 模型由三个门（输入门、遗忘门、输出门）和一个细胞状态组成。这些门和细胞状态协同工作，使得 LSTM 能够学习长期依赖信息。
使用 LSTM
在 Python 中，我们可以使用 Keras 库来创建 LSTM 模型。以下是一个简单的 LSTM 模型示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
扩展阅读
如果您想了解更多关于 LSTM 的知识，可以阅读以下教程：