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温度预测的LSTM神经网络模型分析概述
(一)LSTM神经网络的算法结构
在1997年,SeppHochreiter和JurgenSchmidhuber最先提出长短期记忆(LSTM)模型。LSTM(long-short-termmemory)是一种建立在RNN(循环神经网络)上的一种新型深度机器学习神经网络,在疾病预测、图像分析、音乐合成等方面得到了广泛应用。
每个神经元上有三个门,即输入门、遗忘门和输出门。当遗忘门打开时,它自己的连接的权重为1,存储单元将内容写入自身;当遗忘门输出为0时,存储单元将删除先前的内容;输出门允许网络的其余部分以输出值1进入存储单
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