关于rnn和lstm模型的理解

原创已于 2022-02-18 14:37:38 修改 · 593 阅读

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#lstm #rnn #深度学习

于 2022-02-18 14:23:12 首次发布

本文探讨了RNN模型与LSTM（长短期记忆网络）在处理序列数据时的区别，指出LSTM能有效解决长序列训练中的梯度消失和爆炸问题，从而在长序列任务中表现出色。LSTM模型包含输入门、遗忘门和输出门，拥有两个隐藏状态h和c，这些特性使得LSTM在序列学习中具有更强的性能。

lstm模型示意图
1.RNN模型和lstm模型的区别
处理序列数据的模型，lstm能够解决长序列训练过程中，梯度消失和梯度爆炸的问题，相比与RNN，lstm在长序列中表现更好。
2.lstm模型
输入门，遗忘门，输出门
有两个隐藏状态：h，c

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