LSTM(Long Short-Term Memory)模型是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门用于处理序列数据的预测和建模。它通过引入记忆单元和门控机制,解决了传统RNN在长序列训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
建立用于序列预测的LSTM模型的步骤如下:
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