深度长短时记忆神经网络
时间: 2024-08-27 22:00:33 浏览: 66
深度长短时记忆网络(Deep Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),用于处理序列数据,特别擅长解决长距离依赖的问题,这是传统RNN容易遇到的梯度消失或爆炸问题。LSTM通过引入三个门控单元——输入门、遗忘门和输出门,来控制信息流的增删和选择,使得网络能够记住长期的特征并忽略无关的噪声。
- 输入门控制新信息的输入;
- 遗忘门决定哪些过去的信息需要忘记;
- 输出门负责将处理后的状态转换成模型的输出。
每个时间步,LSTM都会对当前输入以及上一时刻的状态进行计算,生成新的细胞状态和隐藏状态,这个过程可以重复多次,形成深层结构,即深度LSTM,进一步增强了模型的表示学习能力。
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