长短时记忆神经网络 python

长短时记忆神经网络（LSTM）是一种常用于处理序列数据的人工神经网络模型。它能够记住长序列中的信息，并且可以在需要时快速地访问该信息。Python中有多个库可以用于实现LSTM模型，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等等。

以下是一个使用Keras库实现LSTM模型的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

# 构造训练数据
data = np.array([[0.1, 0.2], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4], [0.4, 0.5]])
target = np.array([0.3, 0.4, 0.5, 0.6])

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(2, 1)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data.reshape(4, 2, 1), target, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 预测结果
print(model.predict(np.array([[0.5, 0.6]]).reshape(1, 2, 1)))

在以上示例中，我们使用Keras库定义了一个LSTM模型，并使用训练数据进行训练。最后，我们使用模型进行预测并输出结果。