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背影
摘要
LSTM的基本定義
LSTM實現(xiàn)的步驟
基于長短期神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM的回歸分析
MATALB代碼：基于長短期神經(jīng)網(wǎng)絡的回歸分析，基于LSTM的回歸預測資源-CSDN文庫 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184633
效果圖
結(jié)果分析
展望
參考論文
背影
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡是一種對時間序列比較敏感的深度學習網(wǎng)絡，，本文用LSTM進行時間序列數(shù)據(jù)回歸分析，實現(xiàn)深度學習編程，不需要擬合公式，逼近效果好。
摘要
LSTM原理，MATALB編程長短期神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM的大回歸分析，文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-813780.html
LSTM的基本定義
LSTM是一種含有LSTM區(qū)塊（blocks）或其他的一種類神經(jīng)網(wǎng)絡，文獻或其他資料中LSTM區(qū)塊可能被描述成智能網(wǎng)絡單元，因為它可以記憶不定時間長度的數(shù)值，區(qū)塊中有一個gate能夠決定input是否重要到能被記住及能不能被輸出output。
圖1底下是四個S函數(shù)單元，最左邊函數(shù)依情況可能成為區(qū)塊的input，右邊三個會經(jīng)過gate決定input是否能傳入?yún)^(qū)塊，左邊第二個為input gate，如果這里產(chǎn)出近似于零，將把這里的值擋住，不會進到下一層。左邊第三個是forget gate，當這產(chǎn)生值近似于零，將把區(qū)塊里記住的值忘掉。第四個也就是最右邊的input為output gate，他可以決定在區(qū)塊記憶中的input是否能輸出 。
圖1 LSTM模型
圖1 LSTM模型
LSTM有很多個版本，其中一個重要的版本是GRU?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-813780.html
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