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Long Short-Term Memory Networks With Python Develop Deep Learning Models for your Sequence Prediction Problems by Jason Brownlee 14 step-by-step lessons, 246 pages. 6 LSTM model architectures. 长期短期记忆网络（简称 LSTM）是一种经常性神经网络，可在具有挑战性的预测问题上取得最先进的结果。 在这本以LSTM为中心的电子书中，你习惯了友好的机器学习掌握风格，最后切入了关于 LSTM 的数学、研究论文和综合描述。 使用清晰的解释，标准的Python库（Keras和TensorFlow2）和分步教程课程，您将发现什么是 LSTM，以及如何开发一套 LSTM 模型，以充分利用您的序列预测问题的方法

机器学习专家Jason Brownlee所著，详细讲解了创造lstm的起因，优势，反向传播算法，数据集的归一化，Vanilla LSTMs，Stacked LSTMs，CNN LSTMs原理及原码实现。让您一本书就可以基本完全了解lstm!!

数据科学家，学生，机器学习工程师

"[A] heavily researched book that cites historic and contemporary sources to support [its] thesis, but it is accessible to the average person." (Chicago Tribune)