ScholarGate
Avustaja
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Pitkä lyhytkestoinen muisti (LSTM)

Pitkä lyhytkestoinen muisti (LSTM) on portitettu rekurrentti neuroverkkoarkkitehtuuri, jonka Hochreiter ja Schmidhuber esittelivät vuonna 1997. Se suunniteltiin oppimaan pitkien sekvenssien välisiä riippuvuuksia käyttämällä erillisiä muistisoluja ja kolmea opittua porttia – unohtamis-, syöte- ja tulosporttia – jotka ohjaavat, mitä tietoa säilytetään, päivitetään tai välitetään eteenpäin kussakin aikapisteessä.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+13 more

Lähteet

  1. Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735
  2. 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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateLong Short-Term Memory (Long Short-Term Memory Network (LSTM)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/deep-learning/long-short-term-memory · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026