Mémoire à long court terme (LSTM)
Ère : Renaissance · années 1990–années 2010
Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber ont proposé le LSTM, un type spécial de RNN capable d’apprendre des dépendances à long terme. Le LSTM a connu un grand succès en reconnaissance vocale et en modélisation du langage.
Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber
Sources et éléments étayés
Long Short-Term Memory
Neural Computation · Type de source : Article
L’architecture originale de 1997 utilise des cellules mémoire, des portes d’entrée et des portes de sortie.
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Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM
Neural Computation / PubMed · Type de source : Article
L’article ultérieur introduit la porte d’oubli.
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