Machine learningDeep learning / NLP / CV
Long Short-Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory (LSTM) הוא ארכיטקטורת רשת נוירונים רקורנטית מבוקרת שערים (gated recurrent neural network) שהוצגה על ידי Hochreiter ו-Schmidhuber בשנת 1997. היא תוכננה ללמוד תלויות על פני רצפים ארוכים באמצעות תאי זיכרון ייעודיים ושלושה שערים נלמדים – שכחה (forget), קלט (input), ופלט (output) – השולטים איזה מידע נשמר, מתעדכן, או מועבר קדימה בכל צעד זמן.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+13 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- סיווג מבוסס BERTלמידה עמוקה↔ compare
- Gated Recurrent Unit (GRU)למידה עמוקה↔ compare
- רשת נוירונים רקורנטיתלמידה עמוקה↔ compare
- ייצוגי משפטים (Sentence Embeddings)למידה עמוקה↔ compare
מאוזכר על ידי
סיווג מבוסס BERTרשת נוירונים רקורנטית מותאמת תחוםGRU מוסברLSTM מוסבררשת נוירונים רקורנטית ניתנת להסברGRU מכוונן עדיןLSTM מכוונן עדיןרשת עצבית חוזרת מכווננת היטבGated Recurrent Unit (GRU)LSTM רב-לשונירשת נוירונים רקורנטית רב-לשוניתGRU רב-אופני (Multimodal GRU)רשת עצבית רקורנטית רב-אופניתרשת נוירונים רקורנטיתסיווג מבוסס RoBERTaGRU מבוסס אימון עצמיGRU למחצה-מפוקחייצוגי משפטים (Sentence Embeddings)למידת העברה עם LSTMלמידת העברה עם רשת עצבית רקורנטיתGRU בפיקוח חלשLSTM מפוקח-בקושירשת עצבית חוזרת עם פיקוח חלש