亮点介绍
深度学习中的LSTM（Long Short-Term Memory）算法是一种特殊的循环神经网络（RNN）变体，专为处理序列数据而设计，用于解决标准循环网路的梯度消失问题，尤其在需要捕捉长期依赖关系的情况下表现出色。
示例效果
使用场景：进行时间序列的预测，主要进行未来数据的预测，比如预测未来多少天的天气情况等几点：
金融市场预测：LSTM可用于预测股票价格、汇率、交易量等金融指标的未来走势。通过分析历史交易数据，LSTM能够捕捉市场趋势和波动，为投资者提供决策支持。
销售预测：在零售和电商领域，LSTM可以根据历史销售数据预测未来一段时间内的销售量、库存需求等，帮助企业进行供应链管理和库存优化。
情感分析：通过分析文本数据中的情感倾向，LSTM可以对文本进行情感分类，判断其是正面、负面还是中性情感，这在社交媒体分析、品牌监测等领域具有重要应用价值
疾病预测：利用患者的历史医疗记录、生活习惯等数据，LSTM可以预测患者未来患某种疾病的风险。