LSTM(Long Short-Term Memory)是一种循环神经网络(RNN)的变体,用于处理序列数据和时间序列数据。它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛的应用。
LSTM的输入形状通常是一个三维张量,具体形状为(batch_size, time_steps, input_dim),其中:
LSTM的输入形状可以根据具体任务和数据集进行调整。例如,在文本分类任务中,可以将每个样本表示为一个固定长度的词向量序列,其中time_steps表示词的数量,input_dim表示每个词向量的维度。在时间序列预测任务中,可以将每个样本表示为一个时间窗口内的历史观测值序列,其中time_steps表示时间窗口的大小,input_dim表示每个观测值的维度。
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