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《【人工智能之深度学习】9. 时序建模基石：LSTM细胞状态与门控机制的数学推导与医疗时序数据实战》
摘要：长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的重要变体，通过独特的门控机制和细胞状态设计，有效解决了传统RNN在长序列建模中面临的梯度消失/爆炸问题，成为时序数据建模的核心工具。本文从数学原理出发，系统推导LSTM的细胞状态更新方程与门控机制，深入分析梯度流稳定性的数学本质；通过NumPy手写完整LSTM前向传播与反向传播（BPTT）算法，揭示其内部工作机制；结合PyTorch框架实现工业级LSTM模型，并在ICU患者生命体征时序数据上进行风险预测实战。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weixin_39815573/article/details/149563938
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我真的学会了，so easy
2人
太难了，学不会怎么办？
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