Long Short-Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory (LSTM) je arhitektura rekurzivnih neuronskih mreža sa kapijama, koju su uveli Hochreiter i Schmidhuber 1997. godine. Dizajnirana je za učenje zavisnosti preko dugih sekvenci korišćenjem namensko projektovanih memorijskih ćelija i tri naučene kapije — zaboravne, ulazne i izlazne — koje kontrolišu koje informacije se zadržavaju, ažuriraju ili prosleđuju u svakom vremenskom koraku.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+13 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- BERT-based ClassificationDuboko učenje↔ compare
- Gated Recurrent Unit (GRU)Duboko učenje↔ compare
- Рекурентна неуронска мрежаDuboko učenje↔ compare
- Ugrađivanje rečenicaDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →