LSTM
Το LSTM (Long Short-Term Memory) είναι μια αρχιτεκτονική επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου, που εισήχθη από τους Sepp Hochreiter και Jürgen Schmidhuber το 1997, ικανή να μάθει μακροπρόθεσμες εξαρτήσεις σε διαδοχικά δεδομένα και χρησιμοποιείται ευρέως για προβλέψεις χρονοσειρών και ακολουθιών. Διατηρεί εσωτερική μνήμη που επιτρέπει στις πληροφορίες να παραμένουν για πολλά χρονικά βήματα.
Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο
Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Πηγές
- Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα
ScholarGate. (2026, June 1). Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/el/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.
- ΑυτοκωδικοποιητήςΒαθιά Μάθηση↔ compare
- Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο (Ταξινόμηση)Βαθιά Μάθηση↔ compare
- Τυχαίο ΔάσοςΜηχανική Μάθηση↔ compare
- Μετασχηματιστής (Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας)Βαθιά Μάθηση↔ compare
- XGBoostΜηχανική Μάθηση↔ compare
Αναφέρεται από
Εντοπίσατε πρόβλημα σε αυτή τη σελίδα; Αναφέρετέ το ή προτείνετε διόρθωση →