首页model.add((LSTM(100, activation='relu'), input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))

model.add((LSTM(100, activation='relu'), input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))

时间: 2024-03-06 20:51:39 浏览: 166

LSTM训练过程[英文版]

LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。

你的代码中语法错误可能是由于 `model.add()` 函数中传递的参数格式不正确导致的。`model.add()` 函数中只能传递一个层对象，但是你的代码中传递了两个对象，分别是 `LSTM` 层和 `input_shape`。你可以尝试将 `input_shape` 参数移动到 `LSTM` 层的构造函数中，如下所示： ```python model.add(LSTM(units=100, activation='relu', input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2]))) ``` 这样就可以正确地将 `input_shape` 参数传递给 `LSTM` 层，并将其作为该层的第一个参数。

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