LSTM模型：原理和应用-数据分析知识图谱-CDA数据分析师

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LSTM模型后增加Dense（全连接）层的目的是什么？: 2023-03-28; LSTM模型是一种用于处理时序数据的深度学习模型，它能够有效地捕捉时间上的依赖关系。然而，在一些应用场景中，单纯使用LSTM模型可能无法达到预期的效果，这时候可以考虑在LSTM模型后增加Dense（全连接）层来进一 ...

LSTM与seq2seq有什么区别吗？: 2023-04-12; LSTM和Seq2Seq是两种常见的深度学习架构，用于自然语言处理领域的序列任务。虽然这两种架构都可以被用来解决类似机器翻译或文本摘要之类的问题，但它们各自具有不同的优缺点和应用场景。 LSTM LSTM（长短期记忆网络 ...

LSTM的一个batch到底是怎么进入神经网络的？: 2023-04-12; LSTM（长短期记忆）是一种常用的循环神经网络模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。在使用LSTM模型时，输入数据通常按照batch方式加载到模型中进行训练。下面将详细介绍一个batch如何进入LS ...

为什么用Keras搭建的LSTM训练的准确率和验证的准确率都极低?: 2023-04-11; Keras是一个高级神经网络API，它简化了深度学习模型的构建和训练过程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(RNN)，适用于时序数据处理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型进行训练时，有时会 ...

lstm做时间序列预测时间序列长度应该怎么设置？: 2023-04-06; LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用于时间序列预测的神经网络模型。在使用LSTM进行时间序列预测时，要考虑到输入序列和输出序列的长度问题。因为LSTM是一种逐步处理序列数据的模型，输入序列的长度会直接影 ...

为什么训练好的LSTM模型每次输出的结果不一样？: 2023-04-03; LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），其能够处理序列数据并在某种程度上解决梯度消失和梯度爆炸问题。训练好的LSTM模型在使用时，每次输出的结果可能 ...

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