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首頁(yè)精彩閱讀LSTM與RNN之間存在什么關(guān)系？
LSTM與RNN之間存在什么關(guān)系？
2020-05-21
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百度有云，LSTM，Long Short-Term Memory，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)屬于時(shí)間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

RNN的一個(gè)核心思想是將以前的信息連接到當(dāng)前的任務(wù)中來(lái)，例如，通過前面的視頻幀來(lái)幫助理解當(dāng)前幀。如果RNN真的能夠這樣做的話，那么它們將會(huì)極其有用。

所以，為了要解決一般的RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）存在的長(zhǎng)期依賴問題，LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）應(yīng)運(yùn)而生，讓這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶有環(huán)，可以將信息持久化。

所有的RNN都具有一種重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的鏈?zhǔn)叫问?。在?biāo)準(zhǔn)RNN中，這個(gè)重復(fù)的結(jié)構(gòu)模塊只有一個(gè)非常簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)，例如一個(gè)tanh層。

RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在一系列的任務(wù)中都取得了令人驚嘆的成就，比如語(yǔ)音識(shí)別，語(yǔ)言建模，翻譯，圖片標(biāo)題等，而LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）是這一系列成功中的必要組成部分。

LSTM(Long Short Term Memory)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在許多任務(wù)中，LSTM表現(xiàn)得比標(biāo)準(zhǔn)的RNN要出色得多，幾乎所有基于RNN的令人贊嘆的結(jié)果都是LSTM取得的。

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