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
2024-07-10 17:01
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
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
在深入探讨RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）与LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）神经网络之前，我们首先需要明确它们
2024-07-09 11:12
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。
2022-03-15 10:44
递归神经网络（RNN）被提出用来处理80年代的输入序列时间信息。1993年，神经历史压缩器系统解决了“非常深度学习”任务，该任务需要及时展开RNN中的1000多个后续层。
2020-03-22 10:23
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
将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？
2018-05-05 10:51
在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）是两种极为重要且广泛应用的网络结构。它们各自具有独特的优势，适用于处理不同类型的NLP任务。本文旨在深入探讨RNN与CNN
2024-07-03 15:59
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
