的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入三个“门”控制结构——遗忘门、输入门和输出门，以及一个记忆细胞（memory cell），实现了对信息的有效存储和更新。本文将对LSTM模型的架构进行详细分析，包括其基本组成
2024-07-10 17:01
为了及时掌握电力负荷的变动信息，就需要对电力负荷进行准确预测。鉴于此，探究出一种CNN和LSTM的组合模型来预测一日到一周的电力短期负荷波动情况。CNN模型负责从输入信息中提取特征，
2023-11-09 14:13
下图为一个双层LSTM对三个不同的单词的反应分布。该LSTM每层有600个细胞状态单元，基于Penn Tree Bank（PTB）数据集训练。我们可以看到，模型对介词（“for”）和代词（“he”、“she”）的反应
2018-06-30 11:11
原来，LSTM是神经网络的扩展，非常简单。深度学习在过去的几年里取得了许多惊人的成果，均与LSTM息息相关。因此，在本篇文章中我会用尽可能直观的方式为大家介绍LSTM——方便大家日后自己进行相关的探索。
2018-02-02 10:39
Long-short term memory，简称LSTM，被广泛的应用于语音识别、机器翻译、手写识别等。LSTM涉及到大量的矩阵乘法和向量乘法运算，会消耗大量的FPGA计算资源和带宽。为了实现硬件加速，提出了稀疏LSTM
2019-08-24 10:32
LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）神经网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于解决长期依赖问题，特别是在处理时间序列数据时表现出色。以下是LSTM神经网络
2024-11-13 10:05
门是否真的具有我们上述描述的意义呢？这也是我们这篇论文的出发点。为了探究这个问题，我们分析了IWSLT14德语-英语的翻译任务，这个翻译任务的模型是基于LSTM的端到端（sequence-to-sequence）结构。
2018-07-02 15:53
2015 年谷歌通过基于CTC 训练的 LSTM 程序大幅提升了安卓手机和其他设备中语音识别的能力。百度也使用了 CTC；苹果的 iPhone 在 QucikType 和 Siri 中使用了LSTM
2018-06-26 08:53
LSTM隐层神经元结构： LSTM隐层神经元详细结构： //让程序自己学会是否需要进位，从而学会加法#in
2018-07-29 10:06
最近，有一篇入门文章引发了不少关注。文章中详细介绍了循环神经网络（RNN），及其变体长短期记忆（LSTM）背后的原理。
2019-02-05 13:43
