LSTM,全称 Long Short Term Memory (长短期记忆) 是一种特殊的循环神经网络 。这种网络与一般的神经网络不同,LSTM可以利用时间序列对输入进行分析 对于一般的神经网络,其训练与预测使用的数据均为独立同分布,通俗讲,使用前馈神经网络时,神经网络会认为我们不同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,...
lm神经网络全称 lstm神经网络作用 LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。(百度百科) LSTM是通过控制细胞状态,结合上一次的输出ht-1和本次输入向量xt而输出新的ht。这里细胞状态类似于传送带,将之前学习过的信息保存,在这...
首先需要明确的是 MoE 肯定不是非常新的架构,因为早在 2017 年,谷歌就已经引入了 MoE,当时是稀疏门控专家混合层,全称为 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer,这直接带来了比之前最先进 LSTM 模型少 10 倍计算量的优化。2021 年,谷歌的 Switch Transformers 将 MoE 结构融入 Transformer,与密集的 T5-Base ...
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LSTM(Long-Short Term Memory)是递归神经网络(RNN:Recurrent Neutral Network)的一种。 RNNs也叫递归神经网络序列,它是一种根据时间序列或字符序列(具体看应用场景)自我调用的特殊神经网络。将它按序列展开后,就成为常见的三层神经网络。常应用于语音识别。
2 LSTM网络的结构 由于循环神经网络(Recurrent NN)算法的弊端在于,随着时间的流逝,网络层数的增多,会产生梯度消失或梯度爆炸等问题。LSTM最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决神经网络中的长期依赖问题。LSTM记忆单元具有遗忘门、输入门和输出门,LSTM记忆单元拥有长短时记忆机制。