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递归神经网络可以用于此吗？如果是的话，有人能在Pylearn2/Theano/Python中发布一个示例代码吗？
我的理解是PyLearn2对于任何类型的递归网络来说都不太好，尽管我相信他们打算改进对这些类型模型的支持。
话虽如此，还是有实验性的支持，包括LSTM的实现。
请查看目录PyLearn2/sandbox/rnn中的PyLearn2源代码，特别是PyLearn2/sandbox/rnn/models/rnn.py的内容，在那里您可以找到LSTM实现。
由于其实验性质，此代码可能无法正常工作，可能无法得到完全支持，文档可能不完整或不准确。
如果你愿意放弃PyLearn2的易用性优势，在更详细的层面上工作，那么递归神经网络可以在Theano中很好地实现。有很多教程，包括：
- 用于情绪分析的LSTM网络
- 基于RNN-RBM的复调音乐序列建模与生成
- 具有单词嵌入的递归神经网络