LSTM layer
用于实现长短时记忆网络，它的主要作用是对序列数据进行建模和预测。
- 遗忘门（Forget Gate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算遗忘门的值。遗忘门的作用是控制哪些信息应该被遗忘，哪些信息应该保留。
- 输入门（Input Gate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算输入门的值。输入门的作用是控制新的信息应该被添加到隐藏状态中，还是应该替换掉旧的信息。
- 候选记忆单元（Candidate Memory Unit）：将遗忘门和输入门的输出相加，得到候选记忆单元的值。候选记忆单元的作用是将新的记忆和旧的记忆结合起来，形成一个新的记忆单元。
- 输出门（Output Gate）：根据当前输入和候选记忆单元，计算输出门的值。输出门的作用是决定下一个时间步的隐藏状态应该是什么。
keras.layers.LSTM(
units,
activation="tanh",
recurrent_activation="sigmoid",
use_bias=True,
kernel_initializer="glorot_uniform",
recurrent_initializer="orthogonal",
bias_initializer="zeros",
unit_forget_bias=True,
kernel_regularizer=None,
recurrent_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None,
recurrent_constraint=None,
bias_constraint=None,
dropout=0.0,
recurrent_dropout=0.0,
seed=None,
return_sequences=False,
return_state=False,
go_backwards=False,
stateful=False,
unroll=False,
**kwargs
)参数说明
units: 整数，表示LSTM层的神经元数量。activation: 字符串或激活函数对象，表示LSTM层的激活函数。默认为"tanh"。recurrent_activation: 字符串或激活函数对象，表示LSTM层的循环激活函数。默认为"sigmoid"。use_bias: 布尔值，表示是否在LSTM层中使用偏置项。默认为True。kernel_initializer: 初始化器对象，用于初始化LSTM层的权重矩阵。默认为"glorot_uniform"。recurrent_initializer: 初始化器对象，用于初始化LSTM层的递归权重矩阵。默认为"orthogonal"。bias_initializer: 初始化器对象，用于初始化LSTM层的偏置项。默认为"zeros"。unit_forget_bias: 布尔值，表示是否在LSTM层中添加遗忘门的偏置项。默认为True。kernel_regularizer: 正则化器对象，用于对LSTM层的权重矩阵施加正则化。默认为None。recurrent_regularizer: 正则化器对象，用于对LSTM层的递归权重矩阵施加正则化。默认为None。bias_regularizer: 正则化器对象，用于对LSTM层的偏置项施加正则化。默认为None。activity_regularizer: 正则化器对象，用于对LSTM层的输出施加正则化。默认为None。kernel_constraint: 约束器对象，用于对LSTM层的权重矩阵施加约束。默认为None。recurrent_constraint: 约束器对象，用于对LSTM层的递归权重矩阵施加约束。默认为None。bias_constraint: 约束器对象，用于对LSTM层的偏置项施加约束。默认为None。dropout: 浮点数，表示LSTM层的丢弃率。默认为0.0。recurrent_dropout: 浮点数，表示LSTM层的循环丢弃率。默认为0.0。seed: 整数，表示随机数生成器的种子。默认为None。return_sequences: 布尔值，表示是否返回整个序列的输出。默认为False。return_state: 布尔值，表示是否返回最后一个时间步的状态。默认为False。go_backwards: 布尔值，表示是否反向处理输入序列。默认为False。stateful: 布尔值，表示是否保持状态以供后续时间步使用。默认为False。unroll: 布尔值，表示是否展开LSTM层以减少计算复杂性。默认为False。**kwargs: 其他关键字参数，将传递给底层的TensorFlow操作。
示例
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
#创建一个Sequential模型对象
model = Sequential()
#添加一个LSTM层，设置单元数为32，输入形状为(timesteps, input_dim)
model.add(LSTM(units=32, input_shape=(timesteps, input_dim)))
#添加一个全连接层（Dense），设置单元数为output_dim，激活函数为softmax
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))
# 编译模型，设置损失函数为分类交叉熵（categorical_crossentropy），优化器为Adam，评估指标为准确率（accuracy）
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#使用训练数据（x_train, y_train）进行模型训练，设置迭代次数为10，批量大小为32
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
