LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory) on korduvate närvivõrkude arhitektuur, mille tutvustasid Sepp Hochreiter ja Jürgen Schmidhuber 1997. aastal. See suudab õppida pikaajalisi sõltuvusi järjestikustes andmetes ning seda kasutatakse laialdaselt aegridade ja järjestikuste andmete ennustamisel. See säilitab sisemälu, mis võimaldab informatsioonil püsida paljude ajasammude vältel.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Allikad
- Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- AutoencoderSüvaõpe↔ compare
- Konvolutsiooniline närvivõrk (klassifitseerimine)Süvaõpe↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
- Transformer (NLP)Süvaõpe↔ compare
- XGBoostMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →