MATLAB | 时间序列预测 | LSTM 长短期记忆神经网络 | 附数据和出图代码 | 直接上手

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      LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结构,由于其对于长序列数据的处理能力,被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像处理等领域。 LSTM 网络的主要特点是增加了一个称为“记忆单元(Memory Cell)”的结构,用于控制网络的信息流动。这个结构可以记忆信息并在需要的时候将其加入到当前的处理中,从而更好地处理长序列数据。另外,LSTM 网络还引入了三个称为“门(Gates)”的结构,包括输入门(Input Gate)、遗忘门(Forget Gate)和输出门(Output Gate),用于控制信息的输入、遗忘和输出。这些门的作用是通过一个 sigmoid 函数将输入信息映射到 0~1 之间的值,然后与记忆单元中的信息进行运算,控制信息的流动。通过这种方式,LSTM 网络可以有效的捕捉序列中的长期依赖关系,从而提高了神经网络处理序列数据的能力。 MATLAB | 时间序列预测 | LSTM 长短期记忆神经网络 开源 MATLAB 代码请转: https://mbd.pub/o/bread/ZJaXlJpy 5 种时序预测方案全家桶详情请参见: https://mbd.pub/o/bread/ZJaXlJts 关于代码有任何疑问,均可关注公众号(Lwcah)后,后台回复关键词:微信号。 获取 up 的个人微信号,添加微信号后可以一起探讨科研,写作,代码等诸多学术问题,我们一起进步~
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