基于GA的LSTM结构调优有什么权威文献吗

### 回答1：
关于基于遗传算法（GA）的LSTM结构调优的权威文献，可以参考以下几篇论文：

1. "Optimizing LSTM Architectures using Genetic Algorithms"，作者：E. F. García-Ortiz, M. del Jesus, L. Martínez, R. Alcalá.

2. "A genetic algorithm-based optimization method for the design of LSTM networks"，作者：L. Li, X. Wang, J. Tang.

3. "Improving the Performance of Deep Recurrent Neural Networks using Genetic Algorithms"，作者：M. N. Darwish, R. Togneri.

以上是一些关于基于GA的LSTM结构调优的研究文献，它们都提供了不同的解决方案，可以作为进一步研究的参考。

### 回答2：
关于基于遗传算法的LSTM结构调优方面的权威文献，以下是一些推荐的研究论文：

1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Proceedings of the 31st Conference on Neural Information Processing Systems (pp. 6000-6010). 这篇论文提出了一个名为Transformer的神经网络结构，使用自注意力机制来优化序列建模任务，对LSTM结构调优有一定的启发。

2. Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). Neural architecture search with reinforcement learning. In International Conference on Learning Representations. 这篇论文提出了使用增强学习来搜索神经网络结构的方法，可以用于调优LSTM结构。

3. Li, Y., Zhang, X., Zhen, Y., & Wang, S. (2018). Optimization of LSTM Neural Network Based on Differential Evolution Algorithm for Prediction of Blast Furnace Gas Flow. In 2018 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA) (pp. 190-195). IEEE. 这篇论文探讨了将差分进化算法应用于LSTM网络结构的优化，以预测高炉煤气流动。

这些文献提供了关于基于GA的LSTM结构调优方面的前沿研究和方法。阅读这些文献可以帮助你深入了解该领域的发展和相关技术。