什么是LSTM？

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的 RNN 结构，擅长处理时间序列数据。通过记忆门控机制，它能有效捕捉长期依赖关系，常用于：

  • 序列预测（如股票价格、天气）
  • 语言建模
  • 语音识别
  • 文本生成
LSTM_神经网络

Keras实现LSTM的步骤

  1. 数据准备
    使用pandas加载数据，如data.csv，并进行标准化处理 

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data.values.reshape(-1,1))

  2. 构建模型
    定义LSTM层和全连接层： 

    model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))

  3. 训练模型
    使用model.fit()进行训练，设置合适的epochs和batch_size

    时间序列_预测

应用场景示例

  • 股票预测：通过历史价格训练模型预测未来趋势
  • 文本生成：基于字符或词级序列生成新文本
  • 情感分析：分析社交媒体评论的情感变化

📌 点击此处查看完整代码示例（需登录）

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