R语言LSTM模型代码

下面是一个简单的R语言LSTM模型代码示例：

library(keras)

# 准备数据
input_data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
output_data <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

# 将数据转换成适合LSTM模型的格式
train_data <- array(input_data, dim = c(length(input_data), 1, 1))
train_label <- array(output_data, dim = c(length(output_data), 1, 1))

# 定义LSTM模型
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_lstm(units = 64, input_shape = c(1, 1)) %>%
  layer_dense(units = 1)

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = "mean_squared_error",
  optimizer = optimizer_adam(lr = 0.01)
)

# 训练模型
history <- model %>% fit(
  train_data, train_label,
  epochs = 1000, batch_size = 1, verbose = 2
)

# 预测结果
predictions <- model %>% predict(train_data)

# 输出预测结果
cat("Predictions: ", predictions, "\n")

这个示例中，我们使用了 Keras库 来创建和训练LSTM模型。首先，我们准备了一些数据，然后将其转换为适合LSTM模型的格式。接着，我们定义了一个包含一个 LSTM 层和一个密集层的模型，并使用 Adam 优化器和均方误差损失函数进行了编译。最后，我们对模型进行了训练，使用 predict() 函数对训练数据进行了预测，并输出了预测结果。