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。

RNN_LSTM_Structure

快速入门步骤

  1. 安装依赖
    确保已安装 TensorFlow:
    pip install tensorflow
    
  2. 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
    
  3. 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')
    
  4. 训练与预测
    执行训练:
    model.fit(X_train, y_train, epochs=20)
    predictions = model.predict(X_test)
    
Keras_LSTM_Implementation

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。

Time_Series_Prediction