LSTM预测模型常用函数

LSTM是一种常用的循环神经网络模型，主要用于序列数据的建模和预测。以下是一些常用的LSTM预测模型函数：

1. LSTM层：LSTM层是LSTM模型的核心组成部分，它可以对序列数据进行处理，并输出隐藏状态和输出状态。

2. Dense层：Dense层是常用的全连接层，它可以将LSTM输出的隐藏状态或输出状态转换为需要的预测结果。

3. Dropout层：Dropout层可以在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元，以防止过拟合。

4. Activation函数：Activation函数可以对LSTM层或Dense层的输出进行激活，常见的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU等。

5. Loss函数：Loss函数用于计算模型预测结果与真实结果之间的差异，常见的Loss函数有均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross-Entropy）等。

6. Optimizer优化器：优化器用于调整模型参数以最小化Loss函数，常见的优化器有随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、Adam、RMSprop等。