Keras LSTM输入/输出形状

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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