LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory) është një arkitekturë rrjeti nervor rekurrent, e prezantuar nga Sepp Hochreiter dhe Jürgen Schmidhuber në vitin 1997, e cila mund të mësojë varësi afatgjata në të dhëna sekuenciale dhe përdoret gjerësisht për parashikimin e serive kohore dhe sekuencave. Ajo ruan një memorie të brendshme që lejon informacionin të ruhet nëpër shumë etapa kohore.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Burimet
- Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 1). Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- AutoencoderMësimi i thellë↔ compare
- Rrethi nervor konvolucional (Klasifikim)Mësimi i thellë↔ compare
- Pylli i RastësishëmMësimi i makinës↔ compare
- Transformer (NLP)Mësimi i thellë↔ compare
- XGBoostMësimi i makinës↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →