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LSTM神经网络是一种特殊的循环神经网络，广泛应用于序列预测、自然语言处理和时间序列分析。它能够有效解决长期依赖问题，模型结构包含输入层、忘记门、输入门、输出门和单元状态，通过控制信息流动来保持长期记忆。使用PyTorch实现LSTM神经网络时，可以构建灵活的模型结构，适合于各种复杂的序列数据处理任务。LSTM神经网络结构图通
版本:版本3.5.5
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