LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory) je architektúra rekurentnej neurónovej siete, predstavená Seppom Hochreiterom a Jürgenom Schmidhuberom v roku 1997, ktorá dokáže naučiť dlhodobé závislosti v sekvenčných dátach a je široko používaná na predikciu časových radov a sekvencií. Udržiava si vnútornú pamäť, ktorá umožňuje informáciám pretrvávať cez mnohé časové kroky.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Zdroje
- Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/deep-learning/lstm
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.
- AutoenkodérHlboké učenie↔ compare
- Konvolučná neurónová sieť (klasifikácia)Hlboké učenie↔ compare
- Náhodný lesStrojové učenie↔ compare
- Transformer (NLP)Hlboké učenie↔ compare
- XGBoostStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →