lstm网络模型解释
时间: 2023-08-06 12:02:45 浏览: 48
LSTM网络是一种特殊的递归神经网络,用于处理学习的长期依赖性。它由Hochreiter&Schmidhuber提出,并在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM网络的设计目的是解决传统神经网络在处理长期依赖性问题上的不足。它们能够很好地处理各种问题,并被广泛应用。
LSTM网络具有链式的神经网络重复模块,类似于标准的递归神经网络。但是,LSTM网络的重复模块内部具有不同的结构。它由四个单独的神经网络层组成,它们以一种非常特殊的方式相互交互。
具体来说,LSTM网络的重复模块包括一个输入门、一个遗忘门、一个输出门和一个细胞状态。输入门决定了多少新信息将被添加到细胞状态中,遗忘门决定了多少旧信息将被保留,输出门决定了细胞状态的哪部分将被输出。这种结构使得LSTM网络能够有效地处理长期依赖性,因为它可以选择性地记住和遗忘信息。
总的来说,LSTM网络是一种非常特殊的递归神经网络,通过其独特的结构和机制,能够处理学习的长期依赖性,并在各种任务中取得了令人难以置信的成功。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [理解与入门LSTM网络模型](https://blog.csdn.net/ljw761123096/article/details/80063255)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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