Machine learningDeep learning / NLP / CV

Mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM)

Mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) là một kiến trúc mạng nơ-ron hồi quy có cổng, được Hochreiter và Schmidhuber giới thiệu vào năm 1997. Nó được thiết kế để học các phụ thuộc trên các chuỗi dài bằng cách sử dụng các ô nhớ chuyên dụng và ba cổng có thể học được — cổng quên, cổng đầu vào và cổng đầu ra — kiểm soát thông tin nào được giữ lại, cập nhật hoặc chuyển tiếp ở mỗi bước thời gian.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+13 more

Nguồn tài liệu

  1. Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735
  2. 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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateLong Short-Term Memory (Long Short-Term Memory Network (LSTM)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/deep-learning/long-short-term-memory · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026