在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种强大的循环神经网络（RNN）变体，专门为解决序列数据中的长距离依赖问题而设计。LSTM因其强大的记忆能力，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析和语音识别等任务中。本文将详细介绍LSTM的原理、结构以及其在多分类预测中的实现。
一、LSTM
LSTM由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，是一种能够有效避免传统RNN梯度消失或梯度爆炸问题的网络架构。与传统RNN不同，LSTM通过引入记忆单元（Cell State）和门控机制（Gate Mechanism），实现了对长时间序列依赖信息的捕获和控制。
二、LSTM的核心结构与工作原理
LSTM的核心在于其结构中包含的三个门：
输入门（Input Gate） ：控制新信息对记忆单元的更新程度。
遗忘门（Forget Gate） ：决定需要忘记的历史信息。
输出门（Output Gate）：决定当前时间步需要输出的信息。
1. 记忆单元（Cell State）
记忆单元是LSTM中存储信息的核心组件，其状态可以通过门控机制进行动态更新。
2. 遗忘门
遗忘门控制需要从记忆单元中移除的信息
3. 输入门
输入门决定新信息加入记忆单元的程度
4. 输出门
输出门决定隐藏状态的更新
三、LSTM的优势
解决梯度问题：通过门控机制有效缓解梯度消失或爆炸问题。
强大的记忆能力：能够记住序列中的长距离依赖信息。
广泛适用性：在时间序列预测、文本分类、语音处理等任务中表现卓越。
四、LSTM部分代码与参数设置
c
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
rng('default');
%% 导入数据
res = xlsread('data.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
% res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
L = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
P_train = res(1: num_train_s, 1: L)';
T_train = res(1: num_train_s, L + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: L)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, L + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MiniBatchSize', 128, ... % 批大小
'MaxEpochs', 1000, ... % 最大迭代次数
'InitialLearnRate', 1e-2, ... % 初始学习率
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率下降因子
'LearnRateDropPeriod', 700, ... % 经过700次训练后 学习率为 0.01 * 0.1
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集
'ValidationPatience', Inf, ... % 关闭验证
'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线
'Verbose', false);五、运行结果
