Long Short-Term Memory (LSTM)
Epoche: Wiederbelebung · 1990er–2010er
Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber schlugen LSTM vor, eine spezielle Art von RNN, die langfristige Abhängigkeiten lernen kann. LSTM erzielte große Erfolge in der Spracherkennung und Sprachmodellierung.
Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber
Quellen und Belege
Long Short-Term Memory
Neural Computation · Quellentyp: Fachartikel
Die ursprüngliche Architektur von 1997 verwendet Speicherzellen, Eingangsgates und Ausgangsgates.
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Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM
Neural Computation / PubMed · Quellentyp: Fachartikel
Der spätere Aufsatz führt das Forget-Gate ein.
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