Дългосрочна краткосрочна памет (LSTM)
Дългосрочна краткосрочна памет (LSTM) е архитектура на рекурентна невронна мрежа с гейтове, въведена от Hochreiter и Schmidhuber през 1997 г. Тя е проектирана да научава зависимости в дълги последователности чрез използване на специализирани клетки за памет и три научени гейта — забравящ, входен и изходен — които контролират каква информация се запазва, актуализира или предава напред във всяка времева стъпка.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+13 more
Източници
- Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
- Graves, A., Mohamed, A.-R. & Hinton, G. (2013). Speech recognition with deep recurrent neural networks. Proceedings of ICASSP 2013, pp. 6645–6649. IEEE. DOI: 10.1109/ICASSP.2013.6638947 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/long-short-term-memory
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Класификация, базирана на BERTДълбоко обучение↔ compare
- Вентилна рекурентна единица (GRU)Дълбоко обучение↔ compare
- Рекурентна невронна мрежаДълбоко обучение↔ compare
- Вграждане на изреченияДълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →