LSTM 自编码器

最新推荐文章于 2025-07-11 10:25:04 发布

stockholm0215

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/stockholm0215/article/details/84954264

本文详细介绍了一种基于深度学习的LSTM模型构建方法，通过多层递归神经网络进行序列预测任务。模型使用Keras库实现，包含多个LSTM层，并采用Adam优化器和均方误差损失函数进行参数优化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

def build_model(layers,seq_len):  #layers [*,*,*,*,*]
    model = Sequential()

    model.add(LSTM(layers[1], input_shape=(seq_len, layers[0]),return_sequences=True))
    #model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LSTM(layers[2], return_sequences=True))
    model.add(LSTM(layers[3], return_sequences=True))
    model.add(LSTM(layers[4], return_sequences=True))
    model.add(LSTM(layers[5], return_sequences=True))
    #model.add(Dropout(0.2))
    model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer=keras.optimizers.Adam
    (lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False))
    return model
model.fit(trainX,trainY,batch_size=batchSize,epochs=nb_epoch)