LSTM Semissupervisionada

A LSTM semissupervisionada combina a memória sequencial das redes de Long Short-Term Memory com estratégias de aprendizado semissupervisionado — utilizando um pequeno conjunto de dados rotulados juntamente com um grande conjunto de sequências não rotuladas. O modelo é pré-treinado ou regularizado em dados não rotulados, e então ajustado em exemplos rotulados, proporcionando forte generalização quando os dados rotulados são escassos.