LSTM（长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），常用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。

LSTM 基本概念

  • 细胞状态（Cell State）：LSTM 的核心，能够通过门控机制在时间序列中流动，保持长期依赖信息。
  • 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息需要从细胞状态中丢弃。
  • 输入门（Input Gate）：决定哪些新的信息需要添加到细胞状态中。
  • 输出门（Output Gate）：决定细胞状态的哪些信息将被输出。

LSTM 应用场景

  • 时间序列预测：如股票价格预测、天气预测等。
  • 自然语言处理：如机器翻译、文本摘要等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。

示例代码

以下是一个简单的 LSTM 模型示例，用于时间序列预测：

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

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1)

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图片展示

LSTM 网络结构图：

LSTM_structure

LSTM 细胞状态流动：

LSTM_cell_state_flow