LSTMLong Short-Term Memory长短期记忆网络

LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。本文档是基于LSTM原理的简单实现，有助于理解其原理。

from random import random
from numpy import array
from numpy import cumsum
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense
from keras.layers import TimeDistributed
from keras.layers import Bidirectional

# create a sequence classification instance
def get_sequence（n_timesteps）:
    # create a sequence of random numbers in [01]
    X = array（[random（） for _ in range（n_timesteps）]）
    # calculate cut-off value to change class values
    limit = n_timesteps/4.0
    # determine the class outcome for each item in cumulative sequence
    y = array（[0 if x < limit else 1 for x in cumsum（X）]）
    # reshape input and output data to be suitable for LSTMs
    X = X.reshape（1 n_timesteps 1）
    y = y