什么是LSTM？
LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），专为解决传统RNN的梯度消失问题而设计。它通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来学习长期依赖关系，广泛应用于：
- 语音识别🗣️
- 语言模型翻译🔁
- 金融时间序列预测📈
- 自然语言处理📚
教程结构
- 环境准备：需安装TensorFlow/PyTorch（推荐版本
2.12） - 数据加载：使用
pandas处理时间序列数据（示例：股票价格/天气数据） - 模型构建：用代码实现LSTM层（核心代码片段👇）
- 训练与预测：可视化训练过程和预测结果
- 模型优化：调整超参数（学习率/批次大小）
代码示例（Python）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential([
LSTM(50, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)),
Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')