LSTM神经元对同一时间点的不同特征之间是如何作用的？

Question

目前了解的LSTM相关知识，描述的都是不同时间点，LSTM单元结构是如何作用的，经典公式推导。
那么如果是多特征时间变量呢，LSTM单元能挖掘同一时间点下不同特征变量之间的相关性吗？LSTM神经元对同一时间点的不同特征之间是如何作用的

Answer 1

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LSTM单元可以挖掘同一时间点下不同特征变量之间的相关性，因为它可以同时处理多个输入。在LSTM中，每个输入都有自己的权重，这些权重可以表征该输入对于当前状态的重要性。通过这些权重，LSTM可以根据不同特征变量之间的相关性来有效地预测输出。 在代码实现上，可以通过将多个特征向量分别输入LSTM单元来实现多变量预测。例如，对于一个具有n个时间序列和m个特征的训练数据集，可以定义一个(m, n)的矩阵表示每个时间点的n个特征变量，然后将其分别输入到LSTM单元中进行训练和预测。具体的实现可以使用常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。