LSTM 基础教程 📚

什么是 LSTM？

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据。它通过记忆门机制解决传统 RNN 的梯度消失问题，可广泛应用于：

• 时间序列预测 📈
• 自然语言处理 💬
• 语音识别 🎵
• 机器翻译 🌍

LSTM 核心结构 🔍

1. 遗忘门：决定保留或丢弃信息
2. 输入门：控制新信息的输入
3. 输出门：决定输出哪些信息
4. 细胞状态：携带长期信息

实战示例 🧠

import torch
from torch import nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)
    
    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出
        return out

应用场景 🌐

• 股票价格预测：分析历史数据趋势
• 文本生成：如聊天机器人或故事创作
• 语音识别：将音频信号转化为文本
• 序列分类：如判断文本情感倾向

扩展阅读 📚

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