什么是LSTM？
LSTM（长短时记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），擅长处理时间序列数据。其核心优势在于通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）解决传统RNN的梯度消失问题，可捕捉长期依赖关系。
快速入门：Python代码示例
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 示例数据：时间序列预测
data = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
targets = np.array([3, 4, 5, 6])
model = Sequential()
model.add(LSTM(10, input_shape=(3, 1))) # 10个记忆单元
model.add(Dense(1)) # 输出层
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(data, targets, epochs=200) # 训练模型
应用场景
- 股票价格预测 📈
- 语音识别 🗣️
- 文本生成 📝
- 序列建模 🔄
扩展阅读
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小贴士
- 使用
LSTM(units, input_shape)定义层时，units表示记忆单元数量 - 注意数据格式需为三维：
(样本数, 时间步长, 特征维度) - 配合
TimeDistributed层可实现更复杂的序列处理
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