一、 模型选择、过拟合和欠拟合
权重衰减、重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；权重衰减等价于 L2。L2 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。
二、梯度消失和梯度爆炸
深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。
当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。
三、更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系。
载入数据集、初始化参数
四、LSTM：长短期记忆long short-term memory :
遗忘门:控制上一时间步的记忆细胞
输入门:控制当前时间步的输入
输出门:控制从记忆细胞到隐藏状态
记忆细胞：⼀种特殊的隐藏状态的信息的流动
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