综上所述,LSTM结构虽然看起来很复杂,但是最核心的结构在于长期记忆,它既能影响每个时刻的输出,又可以根据上一时刻的状态和当前时刻的输入进行调整,而且还不受反向传播的影响,不得不承认,真的很妙。 最后作为总结,我想说一下结构之间的联系的重要性,其实看回RNN和LSTM,我都比较强调他们内在结构的联系,RNN通过加法...
和RNN相比LSTM引入了更多的参数矩阵,因此训练起来更麻烦一些,但依然可以用梯度下降法。由于深度发掘了数据时序上的有趣关联LSTM在某种程度上模拟了大脑关注重要片段,而忽略无关信息。 LSTM与卷积神经网络CNN和反向传播一起,构成了人工智能20多年来发展最重要的三大基石。 3 Transformer 在Transformer中,编码器&解码器架...
LSTM(long short-term memory)。 长短期记忆网络是RNN的一种变体,LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来,并且一定程度上解决了梯度消失的问题。 LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber 早在1997年就提出,后来被Alex Graves进行了改良和推广后,在很多问题的解决上,LSTM 都取得相当巨大的成功,因此在处理序列...
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