第n个时间步长的RNN (LSTM) 是一种递归神经网络 (Recurrent Neural Network) 的变体,常用于处理序列数据。RNN 在传统神经网络的基础上引入了循环连接,允许信息在不同时间步之间进行传递,因此适用于处理具有时序性的数据。
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的RNN,通过引入门控机制解决了传统RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题。它具有三个门:输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate),通过控制信息的流动,有效地捕捉和记忆长期依赖关系。
使用第n个时间步长的RNN (LSTM) 可以用于多种应用场景,例如:
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