LSTM having a systematic offset between predictions and ground truth,Business Directories,Company Directories

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LSTM - 长短期记忆递归神经网络 - 知乎
LSTM从被设计之初就被用于解决一般递归神经网络中普遍存在的长期依赖问题，使用LSTM可以有效的传递和表达长时间序列中的信息并且不会导致长时间前的有用信息被忽略（遗忘）。
LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）_lstm模型-CSDN博客
接着，文章详细探讨了LSTM如何通过输入门、遗忘门和输出门解决这些问题，以及在实际应用中的优势。此外，还提供了一个使用PyTorch实现LSTM预测股票价格的实战示例。
9. 2. 长短期记忆网络（LSTM） — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation
解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM） (Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。它有许多与门控循环单元（ 9 1节）一样的属性。有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近20年。
長短期記憶 - 维基百科，自由的百科全书
LSTM是一種含有LSTM區塊（blocks）或其他的一種類神經網路，文獻或其他資料中LSTM區塊可能被描述成智慧型網路單元，因為它可以記憶不定時間長度的數值，區塊中有一個gate能夠決定input是否重要到能被記住及能不能被輸出output。
6. 8. 长短期记忆（LSTM） — 《动手学深度学习》文档
本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long short-term memory，LSTM） [1]。它比门控循环单元的结构稍微复杂一点。
LSTM股票预测 | SwanLab官方文档
LSTM由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，已成为处理时间序列数据的经典模型之一。股票预测任务指的是根据一支股票的过去一段时间的数据，通过AI模型预测现在以及未来的股价变化，也是一种实用的时间序列任务。
深度学习模型：LSTM (Long Short-Term Memory) - 长短时记忆网络详解-CSDN博客
LSTM 可以应用于多种不同类型的序列数据处理任务，无论是自然语言、时间序列还是语音信号等。它的门控机制使得模型能够根据不同的数据特点和任务需求，灵活地调整细胞状态中的信息保留与更新，具有较强的适应性。
一文搞懂 LSTM（长短期记忆网络） - 知乎
LSTM解决问题：大脑和LSTM在处理信息时都选择性地保留重要信息，忽略不相关细节，并据此进行后续处理。这种机制使它们能够高效地处理和输出关键信息，解决了RNN（递归神经网络）在处理长序列时面临的问题。