LSTM

最新推荐文章于 2024-11-28 11:50:17 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-28 11:50:17 发布 · 215 阅读 · 1 ·
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：

#ML #RNN

本文介绍了LSTM(Long Short-Term Memory)的基本概念，它是从循环神经网络(RNN)发展而来的，并详细解释了其三个主要组成部分：遗忘门、输入门和输出门的作用。

1.什么是LSTM？

LSTM 由 Recurrent NeuralNetworks (RNN) 演化而来，与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同，LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆，从而有助于判断当前的输入。

2.LSTM主要部件？

Forget gate：控制哪些存储单元需要被清除的数量

Input gate：控制每个单元更新多少

Output gate：控制内部存储状态的曝光


fredinators
关注
LSTM详解
allein_STR的博客
02-06 2952
转载自：https://blog.csdn.net/m0_37917271/article/details/82350571?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-11.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-11.contr
行为预测模型：Social LSTM与Graph Neural Networks
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-20 14万+
行为预测模型：Social LSTM与Graph Neural Networks ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕行为预测模型Social LSTM与Graph Neural Networks展开，介绍了两者的基础概念、原理、应用场景，还对比了它们在优势、劣势和适用场景上的不同，最后给出了相应的代码示例。Social LSTM基于LSTM，通过社交池化层处理多智能体交互；图神经网络处理图结构数据，靠消息传递获取信息，二者各有侧重，适用于不同场景。
LSTM公式推导csdn
zhengfuzhi的博客
03-04 1019
LSTM网络公式推导的一些思考导言通过阅读LSTM部分论文，Alex Graves的论文《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》以及毛仁歆前辈的博客http://blog.csdn.net/u010754290/article/details/47167979，对LSTM网络的公式推导提出以下想法。前辈在讲解推导LS
TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
04-19
### TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比分析 #### 基本介绍 本文旨在探讨并对比四种不同的深度学习模型：时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）、长短期记忆神经网络...
精选资源
机器学习-LSTM案例算法（含数据集）
02-25
LSTM的核心在于它的单元状态和三个门控机制：遗忘门、输入门和输出门，这使得LSTM能够存储和传达长期状态，有效解决了传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失问题。 在本案例中，所提及的“机器学习-LSTM案例算法（含...
精选资源
LSTM模型预测LSTM模型预测
03-11
LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，如时间序列预测。本主题将深入探讨LSTM模型在预测任务中的应用，并结合相关文件名称，推测这些文件可能涉及了多种不同的LSTM变体和...
精选资源
Matlab实现LSTM和BiLSTM时间序列预测对比（完整程序和数据）
09-06
Matlab实现LSTM和BiLSTM时间序列预测对比（完整程序和数据） 1.输入输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，时间序列预测； 4.数据方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出误差对比图。 -------------------...
LSTM这一篇就够了
yingqubaifumei的博客
09-16 9万+
转自AI大本营https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/82922386 ▌短时记忆 NN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。 在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。 梯...
lstm
qihao
03-15 292
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
Lstm
XINGBAIDE的博客
06-18 372
https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92
深度学习模型：LSTM (Long Short-Term Memory) - 长短时记忆网络详解
池央的博客
11-28 5万+
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面具有独特的优势，例如语音识别、自然语言处理等任务。然而，传统的 RNN 在处理长序列数据时面临着严重的梯度消失问题，这使得网络难以学习到长距离的依赖关系。LSTM 作为一种特殊的 RNN 架构应运而生，有效地解决了这一难题，成为了序列建模领域的重要工具。
LSTM神经网络
weixin_34116110的博客
08-03 421
LSTM是什么 LSTM即Long Short Memory Network，长短时记忆网络。它其实是属于RNN的一种变种，可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的。 我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失，即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小，让RNN失去了对较远时刻的感知能力。 解决思路 ...
lSTm
最新发布
11-05
### LSTM神经网络原理 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory Networks）是一种特殊形式的循环神经网络（RNN），其设计目标是为了克服传统RNN在处理长时间序列时存在的梯度消失和梯度爆炸问题[^2]。通过...
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