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在机器学习中，长短期记忆（LSTM）模型主要用于处理序列数据。
了解长短期记忆（LSTM）的基本思想。
如今，处理序列数据非常重要。无论是语音识别、文本分析还是股票价格预测，序列都是许多事情的基础。这就是长短期记忆（LSTM）模型的用武之地，它是一种特殊的神经网络，非常适合此类任务。
- 与传统的递归神经网络（RNN）不同，LSTM 可以存储较长时间的信息。这使它特别适用于序列数据，因为过去的事件非常重要。
- 一个 LSTM 模型由调节信息流的各种 “门 “组成。这些门决定信息何时被遗忘、存储或检索。
- 单元状态是 LSTM 的核心。它就像一种存储器，存储长序列的信息。
- 这决定了应添加哪些有关单元状态的新信息。它由两部分组成： sigmoid 激活函数决定更新哪些值，tanh 函数生成新的候选值。
LSTM的应用和优势
LSTM 能够捕捉序列中的长期依赖关系。这为它们提供了广泛的应用。
- LSTM 模型非常适合预测序列，如天气数据或股票价格。由于 LSTM 具备记忆能力和使用远期信息的能力，因此可以捕捉数据中的复杂关系。
- 在 NLP 中，LSTM 经常用于文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务。它们可以更好地捕捉文本的上下文，从而提高结果的质量。
- LSTM 还可用于语音识别，将口语单词转换为文本。
- 捕捉长期依赖关系的能力使得 LSTM 非常适合时间关系非常重要的应用，例如音乐创作。
