关于LSTM说法不正确的
时间: 2023-08-31 14:12:06 浏览: 95
关于长短时记忆网络(LSTM),以下说法不正确:
1. LSTM是一种特殊类型的循环神经网络,可以避免梯度消失和梯度爆炸问题,从而更好地处理长序列数据。
2. LSTM包含了一个称为“遗忘门”的结构,用于控制哪些信息需要被保留、哪些信息需要被遗忘。
3. LSTM的结构中只包含一个记忆单元,用于存储序列信息,并通过门控机制控制信息的输入、输出和遗忘。
4. LSTM的训练可以使用反向传播算法和梯度下降算法进行优化,可以用于各种时序数据的建模和处理,如机器翻译、语音识别等。
第三点说法不正确,LSTM的结构中包含一个记忆单元和三个门(遗忘门、输入门和输出门),用于控制信息的输入、输出和遗忘。因此,LSTM可以更好地处理长序列数据,并在各种时序建模任务中取得了很好的效果。
相关问题
关于lstm的好blog
这里列出一些关于LSTM的推荐博客:
1. 黄海广的博客:http://www.cnblogs.com/hugh-huang/p/lstm-gru-shaping-the-future-of-rnn.html
2. 爱可可-爱生活的博客:http://www.cnblogs.com/rainy-season/p/RecurrentNeuralNetwork.html
3. 王喆的博客:https://blog.csdn.net/qq_30649759/article/details/78012218
4. 李宏毅老师的博客:https://blog.csdn.net/neptune_sea/article/details/71114429
这些博客都提供了LSTM的相关概念、原理和应用的详细解释。在阅读过程中,如果有任何问题,可以随时问我。
关于LSTM模型的文献
可以为您推荐谷歌团队发表的《Long Short-Term Memory》一文,这是 LSTM 模型最早的论文之一,也是 LSTM 模型被广泛采用的关键论文之一。您可以在谷歌学术或者 ACM 数字图书馆上查到这篇论文。不过,如果您还有其它关于 LSTM 模型的问题或者需要更多的帮助和建议,我非常乐意为您提供帮助。
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