Pytorch实用教程:Pytorch的nn.LSTM中参数的含义

文章目录

      • 基本组成
      • 关键特性
      • 使用`nn.LSTM`的基本步骤
      • 注意事项
      • Pytorch的nn.LSTM中参数的含义
      • 示例
      • 课外分享

PyTorch的nn.LSTM模块是一个用于构建长短期记忆(LSTM)网络的类,它是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),能够学习序列数据中的长期依赖关系

LSTM网络被广泛用于时间序列预测自然语言处理语音识别等领域。下面,我将简要介绍nn.LSTM的基本概念和如何在PyTorch中使用它。

基本组成

  • 输入层(Input Layer):接收序列数据的输入。
  • 隐藏层(Hidden Layers):可以有多层,每一层都包含LSTM单元,负责处理序列中

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