Python实现基于SABO-LSTM减法平均优化器（SABO）优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测的详细项目实例
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随着数据科学与机器学习的飞速发展，深度学习在各行各业的应用日益广泛，尤其在时间序列预测领域，长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种重要的递归神经网络（RNN）架构，因其在捕捉长期依赖关系方面的优势，成为处理多种时序数据的首选模型。然而，LSTM尽管在许多应用中表现出了强大的能力，但在某些复杂环境下仍然存在优化困难，特别是在模型训练时，如何高效地找到最佳参数、避免过拟合及加快收敛速度，依然是深度学习研究中的难点。
近年来，优化算法的创新成为了提升深度学习模型性能的重要方向之一。传统的优化方法，如随机梯度下降（SGD）和Adam优化器，虽然在许多场景下能够提供较好的结果，但它们往往依赖于手动调节的学习率，并且在处理非线性数据时，可能陷入局部 ...