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LSTM與RNN之間存在什么關系？
2020-05-21
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百度有云，LSTM，Long Short-Term Memory，長短期記憶網絡屬于時間循環神經網絡。

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

所以，為了要解決一般的RNN（循環神經網絡）存在的長期依賴問題，LSTM（長短期記憶網絡）應運而生，讓這個神經網絡帶有環，可以將信息持久化。

所有的RNN都具有一種重復神經網絡模塊的鏈式形式。在標準RNN中，這個重復的結構模塊只有一個非常簡單的結構，例如一個tanh層。

RNN（循環神經網絡）在一系列的任務中都取得了令人驚嘆的成就，比如語音識別，語言建模，翻譯，圖片標題等，而LSTM（長短期記憶網絡）是這一系列成功中的必要組成部分。

LSTM(Long Short Term Memory)是一種特殊的循環神經網絡，在許多任務中，LSTM表現得比標準的RNN要出色得多，幾乎所有基于RNN的令人贊嘆的結果都是LSTM取得的。


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RNN 神經網絡 LSTM

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