LSTM
LSTM (Дългосрочна краткосрочна памет) е архитектура на рекурентна невронна мрежа, въведена от Сеп Хохрайтър и Юрген Шмидхубер през 1997 г., която може да научи дългосрочни зависимости в последователни данни и се използва широко за прогнозиране на времеви редове и последователности. Тя поддържа вътрешна памет, която позволява на информацията да се запазва през много времеви стъпки.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/lstm
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.
- АвтоенкодерДълбоко обучение↔ compare
- Конволюционна невронна мрежа (Класификация)Дълбоко обучение↔ compare
- Случайна гораМашинно обучение↔ compare
- Трансформър (обработка на естествен език)Дълбоко обучение↔ compare
- XGBoostМашинно обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →