使用keras构建LSTM分类器
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使用keras构建LSTM分类器
LSTM是什么？
Long short term memory
长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
通常我们需要对文本数据进行分类。虽然可以使用一种类型的卷积网络，但我们将专注于一种更流行的选择:循环神经网络。循环神经网络的主要特点是信息在网络中循环。这给了循环神经网络一种记忆，它可以用来更好地理解顺序数据。一种流行的循环神经网络是长期短期记忆(LSTM)网络，它允许信息在网络中反向循环。
#导入基础包和库
# Load libraries
import numpy as np
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence
from keras import models
from keras import layers
# Set random seed
np.random.seed(0)#加载测试数据：
# Set the number of features we want
以上是关于使用keras构建LSTM分类器的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
使用 Keras 训练 CNN-LSTM 时卡在第一个 epoch