使用Keras建立一个深度学习模型包括Transformer层、LSTM层、Dropout层和Dense层。解释LSTM、Dropout、Dense分别时什么意思

LSTM (Long Short-Term Memory)层是一种递归神经网络(RNN)的变体，它能够在处理序列数据时具有记忆能力，避免了传统RNN在长序列上出现的梯度消失和梯度爆炸问题。

Dropout层是一种正则化方法，它可以在训练期间随机将一些神经元的输出设置为0，从而减少模型的过拟合。

Dense层是一种全连接层，它将输入的每个特征都连接到输出的每个神经元上，是神经网络中最基本的层之一。

Transformer层是一种基于自注意力机制的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理中的语句和文本。它能够将输入序列中的每个元素与所有其他元素进行比较，并根据它们在序列中的位置调整它们的权重，从而实现更好的表示学习和序列建模。