基于lstm的问答机器人

传统的时间序列问题通常需要人力进行特征工程，预处理后的数据才能输入到机器学习算法中。lstmsequence是什么意思？LSTM(longshorttermemory)是一种长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适用于处理和预测时间序列中具有相对较长间隔和延迟的重要事件，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、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。

2、如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务

时间序列数据经常出现在很多领域，比如金融、信号处理、语音识别、医学等。传统的时间序列问题通常需要人力进行特征工程，预处理后的数据才能输入到机器学习算法中。而这种特征工程通常需要一些特定领域的专业知识，所以进一步增加了预处理成本。比如信号处理(即脑电信号分类)，特征工程可能会涉及到功率谱、Hjorth参数等各种频段的具体统计特征。

lstm(longshorttermemory)是一种长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适用于处理和预测时间序列中间隔相对较长、存在延迟的重要事件。LSTM已被应用于许多科学技术领域。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、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。

一个牢房有三扇门，分别叫输入门、遗忘门、输出门。当一个消息进入LSTM网络时，可以根据规则判断它是否有用，只会留下符合算法认证的信息，不符合的信息会通过遗忘门被遗忘。无非是一进两出的工作原理，却能解决神经网络长期以来在重复运算下的大问题，目前已经证明LSTM是解决长阶依赖问题的有效技术，而且这种技术非常通用，导致了很多可能的变化。