LSTM和注意力机制

回答:LSTM（长短时记忆网络）和注意力机制是深度学习中常用的两种技术。

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，相比传统的RNN能够更好地捕捉长序列之间的语义关联，同时缓解了梯度消失或爆炸的问题。LSTM的内部结构包括遗忘门、输入门、细胞状态和输出门。通过这些门控制，LSTM能够选择性地忘记或记住过去的信息，从而实现了对长序列的有效建模。所以，LSTM和注意力机制在深度学习中都扮演着重要的角色，并在不同任务中发挥着各自的优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RNN, LSTM, GRU模型的作用, 构建, 优劣势比较,attention机制](https://blog.csdn.net/sinat_28015305/article/details/109355828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [易于理解的一些时序相关的操作(LSTM)和注意力机制(Attention Model)](https://blog.csdn.net/wangyanbeilin/article/details/81350683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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