Dlouhodobá krátkodobá paměť (LSTM)
Dlouhodobá krátkodobá paměť (LSTM) je hradlová rekurentní neuronová síťová architektura představená Hochreiterem a Schmidhuberem v roce 1997. Byla navržena k učení závislostí napříč dlouhými sekvencemi pomocí dedikovaných paměťových buněk a tří naučených hradel – zapomínacího, vstupního a výstupního – které řídí, jaké informace jsou uchovávány, aktualizovány nebo předávány vpřed v každém časovém kroku.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+13 more
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Klasifikace založená na BERTHluboké učení↔ compare
- Gated Recurrent Unit (GRU)Hluboké učení↔ compare
- Rekurentní neuronová síťHluboké učení↔ compare
- Vektorové reprezentace větHluboké učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →