什么是 RNN 和 LSTM?
RNN(循环神经网络)是一种处理序列数据的深度学习模型,适合时间序列预测、自然语言处理等任务。
LSTM(长短时记忆网络)是 RNN 的进阶版本,通过门控机制解决长期依赖问题,常用于复杂序列建模。
快速入门步骤
- 安装依赖
确保已安装 TensorFlow:pip install tensorflow
- 导入模块
使用 Keras 构建 LSTM 模型:from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
- 构建模型
示例代码:model = Sequential([ LSTM(50, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)), Dense(1) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
- 训练与预测
执行训练:model.fit(X_train, y_train, epochs=20) predictions = model.predict(X_test)
典型应用场景
- 📊 时间序列预测(如股票价格、天气数据)
- 📖 文本生成与语言模型
- 📱 序列分类(如情感分析)
- 🧩 多步骤决策系统
扩展学习
想了解更多关于序列建模的内容?可以访问我们的 Keras 序列建模教程 获取进阶技巧。