长短期记忆人工神经网络（LSTM）网络学习资料

最新推荐文章于 2025-09-18 16:15:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-18 16:15:21 发布 · 2.1k 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#长短期记忆人工神经网络

这篇博客主要介绍了长短期记忆人工神经网络（LSTM）的相关知识，包括神经网络模型分类，重点推荐了三篇深入讲解LSTM理论及编程实践的博文，覆盖了从基础知识到实际代码实现的全过程，并提供了LSTM编程实战和代码集锦，适合深度学习初学者和进阶者学习。

一、人工神经网络模型的分类：

1、27种神经网络的图解

地址：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590362274035183205&wfr=spider&for=pc

从中了解到在众多神经网络模型中选择LSTM的原因。

 

二、三篇既讲解了长短期记忆人工神经网络的理论又展示了编程的博文：

1、LSTM（长短期记忆网络）及其tensorflow代码应用

地址：https://www.cnblogs.com/pinking/p/9362966.html

文中有关于长短期记忆人工神经网络的介绍以及一些代码的实现。

2、零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)

地址：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764

详细的长短期记忆人工神经网络算法原理以及部分代码介绍。

3、长短期记忆（LSTM）-tensorflow代码实现

地址：https://blog.youkuaiyun.com/Jason160918/article/de

最低0.47元/天 解锁文章
精选资源
基于长短期记忆人工神经网络与SUMO仿真的交通信号灯配时优化.pdf
09-25
长短期记忆人工神经网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），能够学习长期依赖关系，是解决交通信号灯配时优化问题的不二之选。LSTM网络可以学习到交通信号灯的长期依赖关系，从而生成最佳的配时方案。...
深度学习：人工智能长期短期记忆（LSTM）卷积神经网络（CNN）递归神经网络（RNN）Resnet50残留网络
02-26
深度学习 该文件夹包含我的各种AI和机器学习项目的深度学习模型。 长短期记忆（LSTM）卷积神经网络（CNN）ResNet50
长短期记忆神经网络（LSTM）python实现
09-07
《NLP汉语自然语言处理原理与实现》第九章LSTM的python的代码实现，使用python3实现。可运行。
长短期记忆网络（LSTM）
luran的博客
10-12 4763
Long Short Term Memory（LSTM，长短期记忆）是一种特殊的递归神经网络。这种网络与一般的前馈神经网络不同，LSTM可以利用时间序列对输入进行分析。简而言之，当使用前馈神经网络时，神经网络会认为我们t时刻输入的内容与t+1时刻输入的内容完全无关，对于许多情况，例如图片分类识别这是毫无问题的，可对于一些情景，如自然语言处理（NLP）或者需要分析类似于连拍照片这样的数据时，合理运用t或之前的输入来处理t+n时刻，显然可以更加合理地运用输入的信息。
理解长短期记忆神经网络（LSTM）
最新发布
彩云回的博客
09-18 1580
LSTM（长短期记忆网络）通过引入细胞状态和三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了传统RNN在长序列处理中的梯度消失和爆炸问题。这种结构使其能够选择性记忆重要信息，在自然语言处理、语音识别等领域表现优异。虽然Transformer等新模型已超越LSTM的部分性能，但LSTM仍是理解序列模型发展的重要里程碑，其门控机制为后续模型提供了关键思路。
长短期记忆神经Long Short-Term Memory（ LSTM）
qq_40900196的博客
04-03 1482
LSTM RNN 基本的算法思想是随时间反向传播算法，但在随时间反向传播过程中，跨时间步和长时间学习使后续节点的梯度往往不能按照初值传到最初的位置，容易出现梯度弥散问题。 为了克服梯度弥散的缺点,RNN的众多变体被提出，其中 LSTM 就是 RNN 变体中一种广泛应用的经典变体。LSTM 单个神经 元的具体结构如图 2 所示。 LSTM 的具体工作原理可以通过以下几个公式进行理解： ...
长短时记忆网络LSTM
Kaiyuan_sjtu的博客
06-11 3207
写在前面 在前面讲的【Deep learning】循环神经网络RNN中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。 1.从RNN到LSTM 其中上图...
长短期记忆神经网络（LSTM）介绍
willhu2008的专栏
12-12 8803
即随着输入数据的不断增加，上述自我循环的结构把上一次的状态传递给当前输入，一起作为新的输入数据进行当前轮次的训练和学习，一直到输入或者训练结束，最终得到的输出即为最终的预测结果。原始的RNN在训练中，随着训练时间的加长以及网络层数的增多，很容易出现梯度爆炸或者梯度消失的问题，导致无法处理较长序列数据，从而无法获取长距离数据的信息。下图展示了应用上一个时刻的输出h_t-1和当前的数据输入x_t，通过输出门得到o_t的过程，以及结合当前细胞的单元状态C_t和o_t得到最终的输出h_t的过程。
系统辨识实例（6）——利用长短期记忆人工神经网络（LSTM）进行系统辨识及MATLAB编程实现
Wendy的博客
07-20 3933
上一篇文章介绍了利用利用深度级联网络（cascadeforwardnet）进行系统辨识，本文将重点介绍一下利用循环神经网络RNN的变体——长短期记忆人工神经网络（LSTM）进行系统辨识及MATLAB编程实现。 目录一、长短期记忆人工神经网络（LSTM）介绍二、LSTM的MATLAB实现2.1 分类LSTM网络2.2 回归LSTM网络2.3 LSTM网络层介绍三、利用LSTM进行系统辨识3.1 数据集介绍3.2 LSTM网络设计3.3 输入数据3.4 网络训练及评估 一、长短期记忆人工神经网络（LSTM）介绍
【机器学习】LSTM(长短期记忆网络)详解
鑫宝的博客
09-03 2946
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失/爆炸问题。LSTM通过精心设计的门控机制,能够更好地捕捉长期依赖关系,在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域取得了卓越的成绩。本文将详细介绍LSTM的工作原理、前向传播过程以及在实际任务中的应用。
C#实现长短期记忆人工神经网络LSTM（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-11 574
C#实现长短期记忆人工神经网络LSTM（附完整源码）
长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解
weixin_60737527的博客
10-01 1万+
长短时记忆网络(LSTM)基本原理与基于Pytorch的实现方法。
lstm长短时记忆神经网络PPT
10-29
对lstm长短时记忆神经网络的简单介绍，包括循环神经网络的基础知识，lstm的简介和用lstm预测正弦图像的实验。
长短期记忆网络（LSTM）详解
m0_73640344的博客
10-26 3287
和问题。LSTM通过引入独特的和，能够捕捉长时间跨度的依赖关系，成为自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中的核心模型。以下将详细说明LSTM的结构、运作原理、门控机制及其相对于传统RNN的优势。
长短期记忆（LSTM）详解
热门推荐
tt丫的博客
01-23 1万+
​ 目录 一、背景 二、原理 三、总结 四、LSTM的优缺点 五、LSTM代码实现 一、背景 当时间步数(T)较大或时间步(t)较小的时候，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但是无法解决梯度衰减的问题。这个原因使得RNN在实际中难以捕捉时间序列中时间步(t)距离较大的依赖关系。因此LSTM应运而生。 RNN详解可以看看：RNN循环神经网络_tt丫的博客-优快云博客_rnn应用领域 二、原
LSTM 长短期记忆递归神经网络
哦豁灬
03-04 7433
人工神经网络（Aritificial Neural Networks, ANN）是一种仿生的网络结构，起源于对人类大脑的研究。人工神经网络（Aritificial Neural Networks）也常被简称为神经网络（Neural Networks, NN），基本思想是通过大量简单的神经元之间的相互连接来构造复杂的网络结构，信号（数据）可以在这些神经元之间传递，通过激活不同的神经元和对传递的信号进行加权来使得信号被放大或衰减，经过多次的传递来改变信号的强度和表现形式。
深度学习基础篇之长短记忆递归神经网络（LSTM）
Fluentwater的博客
06-11 798
在循环神经网络（RNN）模型中，我们总结了RNN模型的优缺点。由于RNN有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据。于是有人对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失问题，因此在工业界得到了广泛的应用。
lstm原文_超生动图解LSTM和GRU，一文读懂循环神经网络！
weixin_39565332的博客
12-04 494
作者 Michael Nguyen王小新 编译自 Towards Data Science量子位 出品 | 公众号 QbitAIAI识别你的语音、回答你的问题、帮你翻译外语，都离不开一种特殊的循环神经网络(RNN)：长短期记忆网络(Long short-term memory，LSTM)。最近，国外有一份关于LSTM及其变种GRU(Gated Recurrent Unit)的图解教程非常...
LSTM长短期记忆人工神经网络简述
vendetta_gg的博客
07-02 3579
LSTM长短期记忆人工神经网络简述 By:Yang Liu 1.什么是LSTM 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，属于时间递归神经网络(RNN)中的一种。LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 2.LSTM的结构 上图被称为memory block（记忆块），主要包含了三个门（forget gate、input gate、output gate）与
长短期记忆人工神经网络 LSTM
09-13
长短期记忆人工神经网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)。LSTM的连接方式不同于一般的神经网络，并且能够避免梯度消失和梯度爆炸的问题。它通过添加记忆单元和门控机制来控制历史信息的影响。 在LSTM的每个...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值