Keras LSTM是一种深度学习模型中的一种循环神经网络(RNN)架构,用于处理序列数据。它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛的应用。
LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的RNN,通过引入门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。它能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系,对于处理具有长期依赖的任务非常有效。
输入形状: 在Keras中,LSTM的输入形状通常是一个三维张量,其形状为(样本数,时间步长,特征数)。其中,样本数表示输入数据的样本数量,时间步长表示序列数据的长度,特征数表示每个时间步长上的特征数量。
输出形状: LSTM的输出形状也是一个三维张量,其形状与输入形状相同,即(样本数,时间步长,特征数)。每个时间步长上的输出表示该时间步长的隐藏状态。
Keras提供了丰富的API和函数来构建和训练LSTM模型。在使用Keras LSTM时,可以根据具体任务的需求来调整输入和输出形状,以及其他参数,如激活函数、优化器、损失函数等。
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