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.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+13 more
Surse
- 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 ↗
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.
- Clasificare bazată pe BERTÎnvățare profundă↔ compare
- Unitatea Recurentă Gated (GRU)Învățare profundă↔ compare
- Rețea Neuronală RecurentăÎnvățare profundă↔ compare
- Embeddings de propozițiiÎnvățare profundă↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →