LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）是循环神经网络（RNN）的一种，它能够有效地处理和预测时间序列数据。本文将介绍 Keras 中 LSTM 的基本原理和使用方法。

LSTM 简介

LSTM 是一种特殊的 RNN 结构，它通过引入门控机制来避免传统 RNN 的梯度消失问题，从而更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。

LSTM 门控机制

LSTM 的核心是门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门。

  • 输入门：决定哪些信息被更新到细胞状态中。
  • 遗忘门：决定哪些信息从细胞状态中被遗忘。
  • 输出门：决定哪些信息从细胞状态中被输出。

Keras LSTM 实例

以下是一个使用 Keras 构建 LSTM 模型的简单示例：

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

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1)

扩展阅读

想要深入了解 LSTM 的原理和使用方法，可以参考以下教程：

图片

LSTM 结构图

LSTM 结构图