(3)残差连接:防止梯度消失,输入可跳过隐藏层,直达下一层,反之方向传播时深层梯度更容易传回浅层 2.长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM) 2.1 基本概念 定义: 是RNN的一个变体,能有效解决RNN的梯度爆炸/消失问题;在GRU基础上引入新的内部状态c,使用三种门控制记忆和遗忘 构成: c:内部状态,用于...
1.计算复杂度较高:由于引入了门控机制,LSTM相对于传统的RNN模型而言计算复杂度更高。这可能导致在大规模数据集或复杂模型中的训练和推理过程较慢。 2参教量较多:LSTM网终中的门控单元和记忆单元增加了网终的参数量,特别是当网络层数较多时,参数量会进一步增加。这可能导致需要更多的训练数据和计算资源来进行训练和...
长短期记忆(Long-Short Term Memory, LSTM)是一种时间递归神经网络(RNN),是基于梯度的方法,由于独特的设计结构,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。LSTM现在基本会被用在RNN模型中,代替RNN的隐层单元,能够起到很好的长时间记忆效果。 Recurrent Neural Networks(循环神经网络) 传统的神经网络...
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