长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的循环神经网络（RNN），能够有效处理序列数据。它通过独特的门控机制，解决了传统RNN长期依赖问题，非常适合时间序列预测和文本分析等任务。💡

在本次实践中，我们将使用PyTorch搭建一个LSTM模型，专门解决经典的MNIST手写数字识别问题！💪 首先，我们需要加载MNIST数据集，并对图像进行预处理；接着定义LSTM网络结构，包括输入层、隐藏层与输出层的设计；最后，利用交叉熵损失函数优化模型参数并训练。经过多次迭代后，你会发现这个小模型竟然能准确识别那些潦草的数字啦！🎉

让我们一起动手实践吧！不仅加深了对LSTM的理解，还解锁了深度学习在图像分类中的应用潜力。🔥 深度学习 PyTorch MNIST