LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory) je arhitektura rekurentne neuralne mreže, koju su 1997. godine predstavili Sepp Hochreiter i Jürgen Schmidhuber, a koja može da nauči dugoročne zavisnosti u sekvencijalnim podacima i široko se koristi za predviđanje vremenskih serija i sekvenci. Ona poseduje internu memoriju koja omogućava informacijama da opstanu kroz mnoge vremenske korake.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- AutoenkoderDuboko učenje↔ compare
- Konvoluciona neuronska mreža (klasifikacija)Duboko učenje↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
- Transformer (NLP)Duboko učenje↔ compare
- XGBoostMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →