Keras LSTM 教程

本文将介绍如何使用 Keras 库中的 LSTM（长短期记忆）模型进行时间序列预测。

LSTM 简介

LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够学习长期依赖信息。这使得 LSTM 在处理时间序列数据时非常有用。

环境配置

在开始之前，请确保您已经安装了以下库：

Keras
TensorFlow
NumPy

您可以使用以下命令安装：

pip install keras tensorflow numpy

示例

以下是一个简单的 LSTM 模型示例，用于预测股票价格：

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

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

# 训练模型
x = ...  # 特征数据
y = ...  # 标签数据
model.fit(x, y, epochs=100, batch_size=32)

拓展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 和 LSTM 的信息，请访问以下链接：

Keras 官方文档
LSTM 模型原理

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