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理解长短期记忆LSTM RNN 博客链接：Understanding LSTM Networks – colah’s blog 人类不会每时每刻都从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你根据你对以前单词的理解来理解每个单词。你不会扔掉一切，重新开始从头开始思考。你的想法具有持续性。 传统的神经网络无法做到这一点，这似乎是一个主要缺点（在之前的全连接神经网络当中，我们是将评论中所有的的单词转换成一个张量，再全部丢进神经网络）。例如，假设您要对电影中每个时刻正在发生的事件类型进行分类。对于传统的神经网络而言，很难学

IMDB Dataset of 50K Movie Reviews 1、从文件中读取数据 data_path = '/kaggle/input/imdb-dataset-of-50k-movie-reviews/IMDB Dataset.csv' #从文件中读取数据 import pandas as pd imdb_data=pd.read_csv(data_path) #输出数据的shape以及前10个数据 print(imdb_data.shape) imdb_data.head(10) 需要