Machine learningDeep learning / NLP / CV

Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) este o arhitectură de rețea neuronală recurentă cu porți, introdusă de Hochreiter și Schmidhuber în 1997. A fost proiectată pentru a învăța dependențe pe secvențe lungi, utilizând celule de memorie dedicate și trei porți învățate — de uitare, de intrare și de ieșire — care controlează ce informații sunt reținute, actualizate sau transmise la fiecare pas de timp.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

+13 more

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Citat de

ScholarGateLong Short-Term Memory (Long Short-Term Memory Network (LSTM)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/deep-learning/long-short-term-memory · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026