TensorFlow 中的 LSTM 层详解 🧠

LSTM（长短时记忆网络）是处理序列数据的强大工具，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。以下是使用 TensorFlow 实现 LSTM 的关键知识点：

基本概念

LSTM 通过门控机制解决传统 RNN 的梯度消失问题，包含三个核心门：

• 遗忘门：决定哪些信息被丢弃
• 输入门：控制新信息的存储
• 输出门：决定输出哪些信息

使用步骤

1. 导入库

import tensorflow as tf

2. 构建模型

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=64, return_sequences=True)),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes)
])

3. 编译与训练

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

应用场景

• 时序预测：股票价格、天气数据等
• 语言模型：文本生成、情感分析
• 语音识别：音频信号处理

扩展阅读

如需深入了解 LSTM 的进阶用法，可参考：
/tutorials/tensorflow/keras/layers/lstm