lstm moving mnist

LSTM Moving MNIST是通过使用LSTM（长短期记忆网络）来处理移动MNIST数据集的一种方法。在这个问题中，MNIST数据集包含了60,000个用于训练的28x28的灰度手写数字图片（x_train），以及10,000个测试图片（x_test），每张图片都有相应的标签数字（y_train，y_test），取值范围为0-9。

在构建模型方面，我们可以使用Keras库来简单地搭建一个LSTM模型。首先，导入所需的库和模块。然后，我们使用Sequential模型，将LSTM、Dense、Activation层依次添加到模型中。我们使用Adam优化器、交叉熵损失函数和正确率作为评估指标。设置学习率、每次处理的数量、循环次数和神经元的数量等参数。

接下来，我们可以通过调用model.summary()来查看各层的基本信息。然后，使用model.compile()编译模型。通过调用model.fit()方法来训练模型，传入训练数据和相关参数。最后，我们可以使用model.evaluate()方法来评估模型在测试数据集上的性能，并打印出损失和准确率。

在这个MNIST数据集中，我们将图片数据视为时间上的连续数据，每一行的像素点都是这个时刻的输入，读完整张图片就是从上而下的读完了每行的像素点。通过使用LSTM模型，在最后一步的分析值上判断图片所属的类别。