什么是LSTM？

LSTM（长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失/爆炸问题而设计。
它通过引入记忆单元和门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的流动，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

LSTM_Jie_gou

LSTM的核心组件

  • 记忆单元（Cell State）：作为信息流动的载体，保留长期状态
  • 输入门：决定新信息是否被存储
  • 遗忘门：控制旧信息是否被丢弃
  • 输出门：决定信息是否被输出

每个组件通过Sigmoid和Tanh等激活函数实现非线性变换，形成复杂的动态计算过程 🔄

代码示例（Python）

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

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))  # 50个记忆单元
model.add(Dense(1))  # 输出层
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')  # 编译模型

示例使用Keras框架，完整代码可参考 /tutorials/nn-models

应用场景

  • 时间序列预测（如股票价格、天气数据） 📈
  • 自然语言处理（如文本生成、情感分析） 📖
  • 语音识别（语音信号处理） 🎤

LSTM因其强大的序列建模能力，已成为深度学习领域的重要工具 🔧

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