लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM)
लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) एक गेटेड रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे 1997 में होच्रेईटर और श्मिडह्यूबर द्वारा प्रस्तुत किया गया था। इसे समर्पित मेमोरी सेल और तीन सीखे हुए गेट्स - फॉरगेट, इनपुट और आउटपुट - का उपयोग करके लंबी अनुक्रमों में निर्भरताओं को सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो प्रत्येक समय चरण में क्या जानकारी रखी जाती है, अपडेट की जाती है, या आगे बढ़ाई जाती है, उसे नियंत्रित करते हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/long-short-term-memory
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