Tiếng Việt
← Quay lại dòng thời gian

Bộ nhớ Dài-Ngắn hạn (LSTM)

Thời kỳ: Thời kỳ Phục hưng · những năm 1990–những năm 2010

Sepp Hochreiter và Jürgen Schmidhuber đề xuất LSTM, một loại RNN đặc biệt có khả năng học các phụ thuộc dài hạn. LSTM đạt thành công lớn trong nhận dạng giọng nói và mô hình hóa ngôn ngữ.

Sepp Hochreiter & Jürgen Schmidhuber

Nguồn và bằng chứng

  1. Long Short-Term Memory

    Neural Computation · Loại nguồn: paper

    The original 1997 architecture uses memory cells, input gates, and output gates.

    Xuất bản: ·Truy cập:

  2. Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM

    Neural Computation / PubMed · Loại nguồn: paper

    The later paper introduces the forget gate.

    Xuất bản: ·Truy cập: