R使用深度学习LSTM构建时间序列预测模型

LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hochreiter & Schmidhuber [1] 提出，由于深度学习在2012年的兴起，LSTM又经过了若干代大牛(Felix Gers, Fred Cummins, Santiago Fernandez, Justin Bayer, Daan Wierstra, Julian Togelius, Faustino Gomez, Matteo Gagliolo, and Alex Gloves)的发展，由此便形成了比较系统且完整的LSTM框架，并且在很多领域得到了广泛的应用。本文着重介绍深度学习时代的LSTM。

LSTM提出的动机是为了解决上面我们提到的长期依赖问题。传统的RNN节点输出仅由权值，偏置以及激活函数决定。RNN是一个链式结构，每个时间片使用的是相同的参数。

Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都取得相当巨大的成功，并得到了广泛的使用。

LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期

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