长短期记忆网络LSTM在时间序列预测和文本分类中的应用
长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
什么是LSTM？
LSTM代表长短期记忆网络，在深度学习领域使用。它是各种循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖关系，特别是在序列预测问题上。LSTM有反馈连接，也就是说，它能够处理整个数据序列，而不是单一的数据点，如图像。这在语音识别、机器翻译等方面有应用。LSTM是一种特殊的RNN，它在大量问题上表现出杰出的性能。
最近的几篇LSTM主题文章深入探讨了以下主题：
如何开发具有多个输出的文本分类模型
如何通过LSTM使用时间序列数据进行未来的预测。
如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络，在Python中进行时间序列预测。
处理日常工作中的销售量时间序列数据集，并据此做出预测
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