该专栏为热销专栏榜 第67名
超级会员免费看
长短时记忆网络LSTM原理与代码实例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：长短时记忆网络（LSTM），递归神经网络（RNN），序列学习，时间序列分析，自然语言处理
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
时间序列数据分析在许多领域都有着广泛的应用，如金融市场预测、语音识别、自然语言处理等。然而，传统的统计模型在处理长序列时往往效果不佳，难以捕捉时间序列中的长期依赖关系。为了解决这一问题，递归神经网络（RNN）被提出，其中长短时记忆网络（LSTM）因其强大的时序建模能力而备受关注。
1.2 研究现状
自1980年代LSTM被提出以来，它在时间序列分析、自然语言处理等领域取得了显著的成果。近年来，随着深度学习的发展，LSTM模型得到了进一步的优化和改进，如门控循环单元（GRU）等。然而，LSTM仍是最受欢迎的序列学习模型之一。
1.3 研究意义
LSTM模型在时间序列分析、自然语言处理等领域的应用具有很高的研究价值&
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
