ResentLSTM
时间: 2024-09-02 07:03:17 浏览: 26
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ResentLSTM是指增强型长短时记忆网络(Enhanced Long Short-Term Memory,简称ELSTM),它是传统的Long Short-Term Memory(LSTM)模型的一种改进版本。LSTM原本设计用于处理长序列数据中的长期依赖问题,因为它通过门控机制(包括输入门、遗忘门和输出门)有效地控制了信息流。
增强型LSTM通常会引入一些额外的组件,例如跳跃连接(skip connections)或残差结构(residual connections),这些改动旨在解决LSTM在网络深入时梯度消失或梯度爆炸的问题。这种结构可以加速训练速度,并帮助模型学习更复杂的关系,尤其是在处理语言建模、机器翻译等任务中。
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