基于matlab创建lstm神经网络回归算法_lstm神经网络matlab

本文基于matlab创建一个lstm神经网络，用于回归预测，lstm神经网络原理只简单说明，不过多复述，许多好的文章讲得非常透彻，本文主要介绍怎么创建lstm神经网络及代码解释。读者可根据本文的代码以及解释，更换自己的数据与lstm网络参数，傻瓜式操作。

此下为对lstm神经网络简单介绍，对原理熟悉的读者可跳过直接查看代码及解释：

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种，专门设计来解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入一种复杂的门控机制来调节信息的流动，有效地保留了长期依赖关系，并允许模型在必要时忘记无关信息。

LSTM单元的核心是细胞状态（Cell State），它像是一条传送带，贯穿整个链条，只有轻微的线性交互。这使得信息可以几乎不变地流动通过整个序列。除了细胞状态，LSTM单元还包含三个门控结构，用于控制信息的流入流出：

1. 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息应该被丢弃或保留。它查看前一个时间步的隐藏状态和当前的输入，通过一个Sigmoid函数输出一个介于0到1之间的值给每个在细胞状态中的数。1表示“完全保留”，0表示“完全丢弃”。

2. 输入门（Input Gate）：决定哪些新的信息将被添加到细胞状态中。首先，一个Sigmoid层决定哪些值我们将要更新，然后一个tanh层创建一个新的候选值向量，可以被添加到状态中。

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