Pylearn2可以用于连续数值数据的时间序列或序列预测吗？Pylearn2中的LSTM循环神经网络可以用于此类任务吗？如果可以的话，有人能提供一个Pylearn2/Theano/Python的示例代码吗？
回答：
据我所知，PyLearn2在处理任何类型的循环网络方面仍不尽如人意，尽管我相信他们有意改进对这类模型的支持。
尽管如此，PyLearn2确实提供了实验性的支持，包括LSTM的实现。
你可以查看PyLearn2源代码中的目录pylearn2/sandbox/rnn，特别是查看pylearn2/sandbox/rnn/models/rnn.py文件的内容，在那里你会找到LSTM的实现。
由于其实验性质，这些代码可能无法正常工作，可能没有得到完全支持，且文档可能不完整或不准确。
如果你愿意放弃PyLearn2预期的易用性优势，并在更详细的层次上工作，那么在Theano中实现循环神经网络是完全可行的。关于此，有许多教程，包括：
