🕰️ 1997年,LSTM(Long Short-Term Memory)被提出,它是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network),能够有效解决长距离依赖问题。LSTM的结构比标准的RNN复杂,后者只包含一个tanh层。🚪 LSTM的核心在于其三个门:遗忘门(Forget Gate)、输入门(Input Gate)和输出门(Output Gate)。每个门都执行不同的操作,具体流...
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种用于解决序列数据中长距离依赖问题的重要神经网络模型。传统的循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而LSTM通过引入门控机制解决了这一问题。本文将详细介绍LSTM的基本原理、门控机制以及其在解决序列数...
深度学习中的长距离依赖关系 | Transformer能够有效地处理长距离依赖问题,主要得益于其自注意力机制。在计算序列中任意两个位置之间的关联时,Transformer无需考虑它们在序列中的距离,因此能够更好地捕捉长距离依赖。这种机制突破了传统RNN和LSTM在处理长序列时可能遇到的梯度消失或梯度爆炸问题,使得Transformer在长距离依赖...
以下有关深度神经网络应用说法错误的是( )A.RNN:语音识别、问答系统、语言建模和文本生成等诸多领域B.LSTM:捕捉到序列中长距离历史信息,但不能缓解长期依赖问题,应
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...