關於 lstm預測模型 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#11. 實作:透過LSTM預測股票 - 一定要配温開水

... 等方式進行股價預測的作法，但由於近年來Deep learning的發展，許多可以處理序列型資料的方法也越來越多，而今天使用的LSTM(長短期記憶模型)，便 ...

#12. 多变量时间序列的多步预测——LSTM模型 - 知乎专栏

今天介绍的就是如何基于Keras和Python，实现时间序列的LSTM模型预测。 二、LSTM模型介绍. 长短时记忆网络（Long Short Term Memory，简称LSTM）模型，本质上是一种特定形式 ...

#13. yangwohenmai/LSTM: 基于LSTM的时间序列预测研究 - GitHub

LSTM 时间序列分析预测目录. 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模， ...

#14. 如何建立Multi-Step（多步预测）的LSTM时间序列模型（以对 ...

加载和准备数据集; 模型评价; 用于多步预测的LSTMs; 具有单变量输入和向量输出的LSTM模型; 单变量输入的编解码器 ...

#15. 6 种用LSTM 做时间序列预测的模型结构- Keras 实现 - 腾讯云

LSTM (Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题 ...

#16. 使用深度学习进行时间序列预测- MATLAB & Simulink

在进行下一次预测之前，如果有可以提供给RNN 的真实值，则请使用开环预测。 闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步。在这种情况下，模型不需要 ...

#17. LSTM 於屏東平原地層下陷區地下水位預測模型研究

地下水位預測模型研究. Modelling groundwater level for land subsidence area in Pingtung Plain by LSTM. 亞洲大學. 經營管理學系. 副教授. 蔡存孝*.

#18. 08. LSTM for prediction - Kaggle

循環神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）是一種用於處理序列數據的神經網路。相比一般的神經網路來說，他能夠 ... RNN 模型用於股價預測. 李宏毅老師的投影片.

#19. 基于多层LSTM的电商商品销售预测

论文使用了某电商网店的历史销量数据，在Keras框架下搭建. 了三层LSTM神经网络模型，对比分析了CNN模型、传统的LSTM模型、ARMA-SVR组合模型，以及.

#20. CN107239855A - 一种基于lstm模型的股票预测方法和系统

本发明采用了LSTM模型构建股票预测模型适用于周期性强的数据和序列数据，解决长期依赖问题，比传统时间序列模型等更加灵活调参。 Classifications.

#21. 時間序列深度學習：狀態LSTM 模型預測太陽黑子

時間序列深度學習：狀態LSTM 模型預測太陽黑子本文翻譯自《Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R》 "原文鏈接" 由於數據 ...

#22. 独家| 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测（附代码）

作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架，利用python代码演示RNN和LSTM RNN的构建过程，便于你快速搭建时间序列的预测模型。

#23. 開啟記憶之鑰：1 分鐘教你掌握RNN 與LSTM 數據預測的秘密！

這使得LSTM 在預測賽馬冠軍時能夠更加準確和穩定。 ... 我們將帶你一窺遞歸神經網路（RNN）（註1）與長短期記憶模型（LSTM）（註2）的神秘面紗。

#24. 使用長短期記憶模型(LSTM)預測天氣（繁體）

keras 2.2.4; matplotlib 2.1.1; numpy 1.17.4; opencv-python 3.4.3.18; tensorflow-gpu 1.11.0; scikit ...

#25. 教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM（附代码、数据集）

来源：机器之心. 本文长度为2527字，建议阅读5分钟. 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以 ...

#26. 「数据游戏」：使用LSTM 模型预测三天后单股收盘价

LSTM模型 是RNN的一种，其特点是在单一循环神经网络的基础上，构建出了长短记忆门，也就是可以长时间发现和记忆长依赖关系。本次比较将使用LSTM模型来预测招商银行三 ...

#27. 14-LSTM多步预测-多步预测的LSTM网络- lotuslaw - 博客园

如果你还是不理解，没关系，简单的说： stateful LSTM：能让模型学习到你输入的samples之间的时序特征，适合一些长序列的预测，哪个sample在前， ...

#28. 遞歸神經網路和長短期記憶模型RNN & LSTM - 選擇一種語言

遞歸神經網路（RNN）和長短期記憶模型（LSTM）的運作原理. 原文：How Recurrent Neural Networks ... 接著我們可以根據過去的晚餐訓練這個模型，並預測今天的晚餐。

#29. 論文導讀：利用MI-LSTM預測股價 - FinLab

這篇文章是2018年剛發表的paper，算是非常新但是滿有趣的方法，針對一般的股票建構一個預測隔日價格的LSTM模型，以下就是他的方法思路：這篇文章提出了multi-input ...

#30. LSTM预测模型python lstm预测模型pytorch - 51CTO博客

LSTM预测模型 python lstm预测模型pytorch，LSTMpytorch官网api 我们首先看一下参数： LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对一些 ...

#31. Python-黃O青-利用深度學習LSTM預測22支半導體業股票漲跌幅

資料須先進行時間序列分組，利用20天的資料預測下一天. LSTM模型: 使用tensorflow中的keras模塊進行LSTM結構搭建。訓練的batch為50，週期為300次， ...

#32. 基于LSTM的股票价格预测模型-AI量化知识库 - BigQuant

导语本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。---LSTM的股票价格预测LSTM(LongShortTermMemory)是一种特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比 ...

#33. 教你使用簡單神經網絡和LSTM進行時間序列預測（附代碼）

作者基於波動性標準普爾500數據集和Keras深度學習網絡框架，利用python代碼演示RNN和LSTM RNN的構建過程，便於你快速搭建時間序列的預測模型。

#34. 电力负荷多步LSTM时间序列预测模型- Heywhale.com

电力负荷多步LSTM时间序列预测模型¶运行环境：Python3.7+TensorFlow2.6 项目简介：利用LSTM进行电力负荷的多步预测工作。 🏳️‍ 大家好，我是 小王同学呼啦啦 为 ...

#35. 基于LSTM的多变量多步预测模型 - 稀土掘金

Blog: http://yishuihancheng.blog.csdn.本文主要是基于LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆神经网络来实践多变量序列预测，并完成对未来指定步 ...

#36. 6 種用LSTM 做時間序列預測的模型結構- Keras 實現- 人人焦點

LSTM (Long Short Term Memory Network)長短時記憶網絡，是一種改進之後的循環神經網絡，可以解決RNN 無法處理長距離的依賴的問題，在時間序列預測問題 ...

#37. 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测（附代码）

作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架，利用python代码演示RNN和LSTM RNN的构建过程，便于你快速搭建时间序列的预测模型。

#38. GA-LSTM模型在高速公路交通流预测中的应用

采用遗传算法优化LSTM网络参数，以预测误差最小为目标，采用广深高速公路交通数据展开实验，同其他时间序列预测模型进行对比，结果显示GA-LSTM模型在交通流短时预测中适应 ...

#39. 基于CNN-LSTM及深度学习的风电场时空组合预测模型

通过两个海岛风电场的实验数据分析可知，所提模型具有最优的统计误差，CNN-LSTM模型可以高效提取风电场时空信息并进行时间序列预测，而结合深度学习算法（MI、AT和PSO）后 ...

#40. 教你使用簡單神經網路和LSTM進行時間序列預測（附程式碼）

作者基於波動性標準普爾500資料集和Keras深度學習網路框架，利用python程式碼演示RNN和LSTM RNN的構建過程，便於你快速搭建時間序列的預測模型。

#41. 使用C-RNN 神經網絡模型預測匯率變動 - 政治大學

國立政治大學金融學系研究所. 碩士學位論文. 使用C-RNN 神經網絡模型預測匯率變動—以中. 美日台為例. Using C-RNN Neural Network Model to Predict Exchange Rate.

#42. Machine Learning-python用LSTM模型進行時間序列預測1 ...

Machine Learning-python用LSTM模型進行時間序列預測1(LSTM to do time series forecasting using python keras)

#43. 时间序列预测（四）—— LSTM模型- 夏可为的博客小屋

LSTM 可以看作是一种特殊的RNN，相较于传统RNN，LSTM天生就对长期依赖有着很好的支持。LSTM模型的核心思想主要有两个，分别为记忆元组（memory cell）和非 ...

#44. 基于XGBoost和LSTM模型的金融时间序列预测 - 科技和产业

随着人工智能快速发展，深度学习模型预测金融时间序列成为热点问题。数据及特征选取是决定模型效果的重要环节，用XGBoost模型进行特征优化并预测黄金 ...

#45. 用于时间序列预测的状态LSTM 在线学习的不稳定性 - 看云

模型 不稳定. 当您在同一数据上多次训练相同的网络时，您可能会得到截然不同的结果。 这是因为神经 ...

#46. LSTM+Informer两大模型，论文精读+代码复现，通俗易懂！_AI ...

2023最好出论文的两大预测模型：LSTM+Informer两大模型，论文精读+代码复现，通俗易懂！_AI/人工智能/深度学习/机器学习/时间序列模型共计10条视频， ...

#47. 使用时间序列分析方法和改进的LSTM 模型的滑坡位移 ... - X-MOL

两个预测结果表明，修正后的预测模型能够有效地预测滑坡位移。在相同条件下，我们使用多项式函数算法与LSTM模型对比预测位移趋势，并使用LSTM-FC模型 ...

#48. 基于CNN-LSTM 的用户购买行为预测模型 - 计算机应用与软件

在阿里巴巴移动电商平台数据集的实验结果表明，基于CNN LSTM的预测模. 型F1值比基准模型平均提升了7% ～11%，使用“分段下采样”样本均衡算法F1值提升了2%左右。 关键词电子 ...

#49. 基于XGBoost和LSTM加权组合模型在销售预测的应用

最近较为流行的是RNN模型的应用, 特别是在处理时间序列预测的问题上, LSTM模型的选择记忆功能有着独特的优势. Xgboost是“极端梯度上升”的简称, 该算法既具有线性模型求解器 ...

#50. 從建立到訓練：使用Keras 建立LSTM 模型的全流程教學

接著建立模型，通常使用類似RNN 的架構，例如LSTM，在Keras 中可以使用LSTM 層來實現。 ... Accuracy 是指模型預測正確率，計算方式為(正確預測數/ 總預測數)。

#51. 一：Keras深度学习LSTM模型预测黄金主力收盘价 - 聚宽

数据集：70%用做训练集训练模型；30%测试集。 （数据集见附件）. 模型：Keras框架， 用LSTM模型对收盘价进行预测循环神经⽹网络，RNN(Recurrent Neural ...

#52. 基于LSTM的股票预测模型_python实现【转】 - 雪球

基于LSTM的股票预测模型_python实现【转】. 用户头像. 图灵量化投资. 2021-04-23 23:37. 一、背景二、主要技术介绍1、RNN模型2、LSTM模型3、控制门 ...

#53. 應用LSTM 分析、預測股票數據之LINE BOT

目前的投資市場上有非常多的股票供以選擇，配合機器學習不同模型的應用進行技術分析，能準. 確預測短期內股市的變動，並搭配LINE BOT 作為輸出介面供使用者隨時隨地查詢， ...

#54. 人工智能- 在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐

将COVID-19的传播与图神经网络（GNN）的结合，使得最近几项研究发现了可以更好地预测大流行的方式。许多这样的模型还包括长短期记忆（LSTM）， ...

#55. 基于CNN-LSTM的序列数据预测方法 - AI Studio

其中前500条数据用于模型训练，后面的数据用于模型测试。具体地，我们用到了开高低收以及交易量数据来预测下一时刻的收盘价数据集。 In ...

#56. Python 資料科學應用— 血液透析之血壓預測模型 - PyCon TW

tensorflow.Keras. 本研究為了測試深度學習中的RNN 家族是否在時間序列上的預測更佳，選擇較經典的LSTM 及GRU， ...

#57. 基于LSTM神经网络的煤矿突水预测

孙瑞奇等[22]对LSTM模型进行了算法改进和模型结构改进，通过对已有股票市场数据的学习，挖掘出股票价格时间序列中的固有规律，从而实现股票走势预测。 2.2 模型结构设计.

#58. 利用長短期記憶遞迴類神經網路建構地方政府稅收預測模型之研究

Short-Term Memory recurrent neural network, LSTM-RNN)為最主要被運用架構。 本文以臺北市、新北市等6個縣市土地增值稅之漲跌及高低作為預測目標，系統.

#59. 基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测^*

在众多深度学习模型中，循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)将时序的概念引入到网络结构设计中，使其在时序数据分析中表现出更强的适应性。在众多RNN的变体中，长 ...

#60. 基于LSTM神经网络的学科主题热度预测模型 - 期刊中心- 武汉大学

［结论/发现］ 相对于RBF-SVM、Linear-SVM、KNN、Naive Bayesian等模型，TPP-LSTM预测模型可有效表征学科主题热度时间序列的特性，当时间序列长度为4年时预测效果相对较好 ...

#61. 基於LSTM深度神經網絡模型之用電量預測 - 華藝線上圖書館

參考台電對於三段式時間電價之定義將每日整併為7個時段，以此為基礎利用k-means方法將用戶分為5群，接著使用深度學習LSTM模型進行未來每星期用電度數的預測。

#62. 如何用LSTM模型预测未来？ - 七牛云

如何用LSTM模型预测未来？ 1 人关注. 你如何用这个模型预测未来的价值？我试着把时间段窗口改成比股票数据库更大的值，但我只得到一个错误，说元组索引超出了范围。

#63. 使用RNN 进行时间序列分析· 深度学习入门之PyTorch

接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量，比如 ... 这里定义好模型，模型的第一部分是一个两层的RNN，每一步模型接受两个月的输入作为 ...

#64. 基于时空特性的ST-LSTM网络位置预测模型-电子发烧友网

针对现有位置预测研究多数忽略时间和空间之间关联性的问题，提岀一种基于时空特性的长短期记忆模型（ ST-LSTM）。基于LSTM网络添加单独处理用户移动 ...

#65. Python深度学习LSTM模型预测股票价格(Alibaba) - 简书

LSTM 作为在时间序列预测比较成功的算法，能够很好的预测股票数据吗? 下面以阿里巴巴美股数据为例，通过移动平均值预测MA)和LSTM， 搭建模型预测股票价格。

#66. Prophet-LSTM组合模型的销售量预测研究 - 计算机科学

在深入分析Prophet加法模型和长短时记忆神经网络的特性的基础上,依据某企业产品销量时间序列数据的趋势规律,构建了一种用于预测销售量的Prophet-LSTM神经网络组合模型,设计 ...

#67. 时间序列预测 | TensorFlow Core

它构建了几种不同样式的模型，包括卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN)。 本教程包括两个主要部分，每个部分包含若干小节：. 预测单个时间步骤：. 单个 ...

#68. 基于Bi-LSTM 的无人机轨迹预测模型及仿真

传统轨迹预测模型存在模型简化较大、考虑因素较少等问题。结合飞行轨迹连续性、时序性、交互性的特点,提出基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的轨迹预测模型, ...

#69. 基于多尺度LSTM预测模型研究 - 系统仿真学报

Research on Prediction of Model Based on Multi-scale LSTM ... 将各模型在NASA的C-MAPSS数据集上进行实验对比，结果证明，所提出预测模型在准确率和均方根误差指标 ...

#70. 基于Prophet-LSTM-PSO组合模型的医院住院量预测研究

摘要: 针对医院住院量预测问题，首先利用先知模型（Prophet）与长短期记忆循环神经网络（LSTM）预测方法对2015年1月到2019年12月上海市东方医院呼吸内科住院量的时序 ...

#71. CAVE教育團隊- 【專題分享】使用長短期記憶模型(LSTM)預測 ...

【專題分享】使用長短期記憶模型(LSTM)預測天氣本文將介紹如何使用資料通過深度學習進行預測的方法，尤其是在資料庫或存儲庫中已經有大量資料的情況而 ...

#72. 汉江流域安康站日径流预测的LSTM模型初步研究

如Kratzert等基于CAMELS数据集使用LSTM模型对241个水文流域进行降雨径流测试,结果表明LSTM能够通过气象观测数据预测径流,其性能可与Sacramento Soil Moisture Accounting ...

#73. 基于C-LSTM的短期用电预测模型和应用 - 山东大学学报(工学版)

通过不断修改模型参数、完善模型,从本研究提供的3种误差指标的分析来看,C-LSTM预测准确性高于自回归集成移动平均模型、支持向量回归模型和LSTM模型。本 ...

#74. 運用大數據機器學習方法預測臺灣經濟成長率* - 中央銀行

於autoML和以RNN深度學習的LSTM模式。 因此，在多步動態遞迴預測方面，機器學習. 方法優於時間序列方法。 其三，在混合落後結構和添加其他變數. 時，三個機器學習模型 ...

#75. 基于Con-LSTM的降水预测模型 - 墨天轮

ConLSTM是时空序列预测的经典模型， 后续的模型改进和领域扩展都具有不错的研究 ... 2 将FC-LSTM的input-to-state,和state-to-state的正常乘积运算，改为卷积运算。

#76. Lstm - 長短期記憶 - 政府研究資訊系統GRB

一個結合技術指標與社群大數據的LSTM股價漲跌預測模型. 計畫主持人： 呂永和系統編號：PB10708-1194年度：107當年度經費： 697 千元 關鍵字：深度學習；技術分析；社群 ...

#77. 基于LSTM神经网络的金融时间序列预测 - 中国管理科学

摘要： 本文提出将小波分析与纳入时间序列依赖特征的长短期记忆（LSTM）神经网络相结合，构建金融时间序列数据预测模型，以克服现有模型对金融时间序列数据非平稳、非 ...

#78. 基于LSTM网络的在线藻类时序数据预测研究: 以三峡水库为例

本研究基于库区4条支流——香溪河、澎溪河、大宁河及草堂河部署的自动监测数据，利用小波变换(WT)和长短期记忆网络(LSTM)构建藻类时序变化预测模型，并探讨神经网络层数、每 ...

#79. 運用RNN 及LSTM 預測台灣山區降雨雨場分布 - 營建工程系

本研究運用人工智慧之類神經網路在大地工程領域現有的研究與應用，透過循. 環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)以及長短期記憶模型(Long Short-Term. Memory, LSTM) ...

#80. 長短期記憶- 維基百科，自由的百科全書

由於獨特的設計結構，LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。 LSTM的表現通常比時間循環神經網路及隱馬爾科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段連續 ...

#81. 基于LSTM-Arima的大坝变形组合预测模型及其应用

为充分挖掘变形监测数据在长短时间跨度上的关联性,提出了应用长短期记忆网络(LSTM)预测大坝变形的方法。为进一步提升预测精度,利用自回归差分移动平均模型(Arima)对 ...

#82. 基于LSTM循环神经网络的短期电力负荷预测

为了兼顾负荷本身的时序依赖关系，采用长短期记忆单元(long short-term memory，LSTM)构建负荷预测模型。利用LSTM替代原有循环神经网络(recurrent neural network，RNN)中 ...

#83. 基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测 - 系统管理学报

以上海机场航空旅客数据为实证，验证了LSTM-SVR组合预测模型可行性与有效性，实验结果显示：LSTM-SVR组合预测模型较传统单一预测模型具有更高的精度；同时，LSTM-SVR ...

#84. LSTM 於屏東平原地層下陷區地下水位預測模型研究

PDF | LSTM)模型預測地下水水位，本文依據屏東沿海林邊溪南北共11 個觀測井第2、3、4 層含水層日地下水位資料，分別以3 個腳本建立LSTM 模型。

#85. EMD-LSTM模型对金融时间序列的预测 - 计算机工程与应用

摘要：. 针对金融时间序列高噪声以及非线性的特点，提出一种基于经验模态分解（EMD）和长短期记忆（LSTM）网络的金融时间序列预测模型。为避免对整体序列只进行一次 ...

#86. LSTM - RPubs

此次的分析架構如上圖，因此次為連續值的預測，所以最後利用視覺化的 ... 因LSTM模型對於資料投入也需要時間序列的架構，在預處理上主要分為兩項步驟

#87. LSTM模型在耕地面积预测领域的构建与应用

LSTM模型 在耕地面积预测领域的构建与应用. 向雁 1, 侯艳林 1, 姜文来 2, 陈印军 2, 成良强 3. 1. 贵州商学院旅游管理学院, 贵阳550014; 2. 中国农业科学院农业资源与农业 ...

#88. 基于粒子群优化LSTM的股票预测模型 - 北京航空航天大学学报

通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优，使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配，提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO- ...

#89. Lstm stock prediction pytorch

Jul 18, 2021 · Python Pytorch Stock Price Forecasting using LSTM LSTM has ... 3LSTM预测股票模型实现 1、数据集准备 数据集分割：数据集按照0.

#90. SEE、FOTS…你都掌握了吗？一文总结OCR必备经典模型（三 ...

在实施阶段，原始图像经过端到端模型处理后直接输出预测文本信息。 ... 识别分支由六个卷积层、一个双向LSTM和一个全连接层组成，最终输出分类分数， ...

#91. Temporal Fusion Transformer - Lokerindonesia

In summary, TFT combines gating layers, an LSTM recurrent encoder, with multi-head attention layers for a multi-step ... 如何解释模型的预测结果？ 1.

#92. 《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论

我们不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。

#93. 深度学习AI克隆人声模型 - 牛客

在这篇博客中，我们将探索如何使用AI生成模型来复制人声，并使用这些复制的 ... Dropout, LSTM def build_model(input_shape): model = Sequential() ...

#94. 课程安排- 动手学深度学习课程 - D2L Courses

然而，深度学习模型复杂、参数繁多、而且新模型层出不穷，这给学习带来了难度。 本课程将从零开始教授深度 ... 实战Kaggle 比赛：预测房价 ... 长短期记忆网络（LSTM）.

#95. Gluonts deepar example

6，最简单的安装方法是通过pip DeepAR-概率预测模型 介绍 DeepAR是Amazon在2017年 ... 和其开源的时序预测工具库GluonTS里有集成 RNN 一般常见的RNN模型，如下图，当 ...

#96. Bert For NER

BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型，并且它打破很多NLP领域的任务记录，其 ... we used the basic models, BERT + CRF and BERT + Bi-LSTM + CRF , to fine ...

#97. 计算机毕业设计spark+hive+nlp慕课在线教育可视化课程推荐 ...

【需要注意的是慕课网评分不准，需要使用深度学习知识NLP模型进行文本分类、情感分析！ ... 预测系统(KNN CNN RNN卷积神经预测K-means 线性回归)。

#98. Transformer转身为RNN：探索微调技巧将其融合为更轻量级的 ...

本文提出的模型名为T2R，代表Transformer to RNN 。 ... 解码器自注意力层中， 就是已生成序列（加上自己）的长度， 等于1，指当前要预测的这个字符。

#99. 深度学习训练营：21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn

训练集:源语句=[il detient une video],目标语句=[he has a video],预测语句=[he ... 但是会降低一些模型表现效果,不过最终构建了Keras的长短期记忆网络(LSTM)模型, ...