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咱们的算法模型是基于LSTM模型来对数据进行训练的
那末甚么是LSTM模型？
这里给大家做一个简略的引见。
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种罕用于处置序列数据的深度学习模型，它能够无效地解决传统RNN模型中存在的梯度隐没和梯度爆炸等问题。在处置长序列数据时，LSTM模型相较于传统的RNN模型拥有更好的机能和牢靠性。
LSTM模型经过引入三个门控来管制信息的输出、输入和遗忘，以此来管制信息的活动。这三个门控分别为输出门、遗忘门和输入门。
输出门用于管制信息的输出，它抉择以后时辰应该从输出数据中提取多少新信息。输出门会按照输出数据和前一时辰的隐形态来计算一个值，用于管制以后时辰的输出信息。
遗忘门用于管制信息的遗忘，它抉择哪些信息应该被健忘。遗忘门会按照输出数据和前一时辰的隐形态来计算一个值，用于管制以后时辰应该健忘哪些信息。
输入门用于管制信息的输入，它抉择以后时辰应该输入多少信息。输入门会按照输出数据和前一时辰的隐形态来计算一个值，用于管制以后时辰的输入信息。
LSTM模型将输出数据和前一时辰的隐形态作为输出，通过输出门、遗忘门和输入门的计算后，失掉以后时辰的隐形态。在处置序列数据时，LSTM模型能够经过不停迭代计算来逐渐获得序列中的信息，从而完成对序列数据的建模。
总之，LSTM是一种带有门控的循环神经网络，能够很好地处置序列数据，尤为是长序列数据。
咱们基于上述模型对数据进行训练和计算
第2023021期剖析计算后果如下：
前：5、十一、十二、16、21、29、31、32
后：2、10、十一 |
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