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- 如何最简单、通俗地理解LSTM？ - 知乎
LSTM - 小结 以上，就是LSTM的基本原理推导的讲解了。请试着用自己的语言回答下面的问题： LSTM的3个门控，是哪三个。它们分别有什么作用 记忆胞体 c 的更新公式怎么写？记忆胞体是如何输出的？当然这里介绍的只是最基础的LSTM原理。
- [干货]深入浅出LSTM及其Python代码实现
3 长短时间记忆网络（LSTM） 3 1 LSTM与RNN的关系 长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）网络是一种特殊的RNN模型，其特殊的结构设计使得它可以避免长期依赖问题，记住很早时刻的信息是LSTM的默认行为，而不需要专门为此付出很大代价。
- 如何理解LSTM，对于一个时序序列，他是怎么训练的？ - 知乎
使用RNN或者LSTM预测时间序列与NLP有些许不同。拿Pytorch为例。时间序列建模，最重要的一个超参数就是order，也就是对过去多少点做自回归。当我们使用非循环模型的时候，输入就是维度为order的向量。
- 循环神经网络详解（RNN LSTM GRU）
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构，旨在解决传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及增强对长期依赖关系的建模能力。LSTM 引入了一个记忆单元（memory cell），该单元可以存储和访问信息，并通过门控机制来
- LSTM模型到底有什么用啊？ - 知乎
对标RNN的ht隐藏状态的更新，LSTM的Ct只是多个些“门控”删除或添加信息到状态信息。由下面依次介绍LSTM的“门控”：遗忘门，输入门，输出门的 功能，LSTM的原理也就好理解了。2 2 遗忘门 LSTM 的第一步是通过"遗忘门"从上个时间点的状态Ct-1中丢弃哪些
- Long Short-Term Memory Network - an overview - ScienceDirect
LSTM can be used to solve the vanishing gradient problem, which is useful for data with a long learning period (Junghwan Kim et al , 2021) LSTM is a recurrent neural network (RNN)-based algorithm that can be used in memory-based problems (Haider Abbass et al , 2021)
- A survey on long short-term memory networks for time series prediction
LSTM autoencoder The decoding and encoding of information is often realized in an autoencoder structure In [19] a stacked LSTM autoencoder solves the problem of high dimensional input sequences and the prediction of high dimensional parameter spaces by a reducing and an expanding network
- 如何理解 LSTM 中的 cell state 和 hidden state? - 知乎
LSTM神经元在时间维度上向后传递了两份信息:(1)cell state;(2)hidden state。hidden state是cell state经过一个神经元和一道“输出门”后得到的，因此hidden state里包含的记忆，实际上是cell state衰减之后的内容。
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