【LSTM】深入浅出讲解长短时记忆神经网络(结构、原理)

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1、LSTM的背景介绍

        长短时记忆神经网络(Long Short-term Memory Networks,简称LSTM)是特殊的RNN,尤其适合顺序序列数据的处理,LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广,LSTM明确旨在避免长期依赖性问题,成功地解决了原始循环神经网络的缺陷,成为当前最流行的RNN,在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。

2、RNN的不足

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