LSTM学习三维轨迹的Python实现

传统的RNN在处理长序列数据时会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致网络难以学习到长期依赖信息。LSTM通过引入门控机制（Gates）来解决RNN的这一问题。LSTM有三个主要的门控：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）。这些门控能够控制信息的流动，使得网络能够记住或忘记信息。