从零开始实现 LSTM 神经网络——用 Python 实现 LSTM 神经网络训练及应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

概述

自然语言处理(NLP)任务通常包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。传统机器学习模型如随机森林、支持向量机(SVM)等通过提取特征进行分类或预测，但是这些模型往往存在以下缺点：

1. 模型训练时间长
2. 需要大量数据预处理工作
3. 模型容量庞大

为了克服上述问题，2017年Hochreiter等人提出了一种新的方法——长短期记忆神经网络(LSTM)，这是一种对序列数据的有效且可微分的方式，能够学习时序依赖性并保持状态。因此，我们将从零开始构建一个LSTM神经网络，并用Python语言实践其训练和应用。本文将以最基本的案例——数字序列生成为例，一步步地教授读者如何搭建一个LSTM神经网络，并用该模型来生成数字序列。

正文

一、背景介绍

LSTM是一种对序列数据进行更好的学习和预测的方法，它可以对任意长度的数据进行处理，并且能够同时处理长时期和短时期的相关性。在人类语言处理中，在句子级别上的依赖关系是很常见的，如“The quick brown fox jumps over the lazy dog”中的“quick brown”会影响到后面的动词“jumps”，而“the laziest guy in town”中则没有这种依赖关系。因此，基于LSTM的模型有望在很多领域都发挥作用，如自动驾驶、语音合成、机器翻译等。

二、基本概念术语说明

1. 时刻t（time step）

时间序列是一个连续的时序数据集合，每个数据项称为一个时