程序员学长 | 快速学会一个算法模型，LSTM

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今天，给大家分享一个超强的算法模型，LSTM。

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决传统 RNN 在处理序列数据时面临的长期依赖问题。

LSTM 的关键特征是其维持细胞状态的能力，细胞状态充当可以存储长序列信息的记忆单元。这使得 LSTM 能够随着时间的推移选择性地记住或忘记信息，使它们非常适合上下文和远程依赖性至关重要的任务。

LSTM 的核心组件

LSTM 单元由以下几个主要部分组成

案例分享

加载数据集

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential, load_model
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
from tensorflow.keras.losses import MeanSquaredError
from tensorflow.keras.metrics import RootMeanSquaredError
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from keras.layers import LSTM, Dense, InputLayer
from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse
from time import time
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import warnings