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长短期记忆网络详解 ，内含详细的解释。英文资源。对理解LSTM网络的结构有很大的帮助！

对于航空发动机寿命预测问题，它的难点在于特征数数多，而且特征也是传感器所收集到的数据，传感器一般带有噪声，会造成拟合过程中的不准确性，设计一个多变量输入，单变量输出的预测模型，而RNN（循环神经网络）是一类以序列数据为输入，在序列演进方向进行递归且所有节点循环单元都按照链式连接的递归神经网络，它非常适合用作发动机寿命的预测模型，一方面，发动机数据具有时间信息，另一方面，单纯的RNN在处理数据时存在梯度消失问题。所以我们在RNN中引入LSTM（长短期记忆单元），这样可以很好解决上述两个问题

针对长短期记忆网络（lstm)的算法过程做了详细推导，有具体公式，长达十页，也用matlab对该算法进行了实现，有运行程序和结果图片。

基于KERAS实现的LSTM网络，有run.py, model.py , 数据处理模块和参数文件。用KERAS搭建的网络。很好理解。