LSTM教程 - Jupyter Notebook实战指南 📚

简介

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据。通过记忆单元和门控机制，LSTM能够捕捉长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。

核心概念

• 记忆单元：存储信息的核心组件，通过C_t表示
• 门控机制：包含遗忘门（ Forget Gate ）、输入门（ Input Gate ）、输出门（ Output Gate ）
• 时间步：序列数据按时间分段处理，如t=0, t=1, t=2

代码示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential([
    layers.LSTM(64, return_sequences=True),
    layers.LSTM(32),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

• 使用return_sequences=True保留所有时间步输出
• 通过Dense层进行最终分类

应用案例

• 自然语言处理：文本生成、情感分析
• 时间序列预测：股票价格预测、天气预测
• 语音识别：将音频信号转化为文本

扩展阅读

想深入了解LSTM变体？可参考：
GRU教程 - Jupyter Notebook实战指南