LSTM与RNN之间存在什么关系？
2020/09/28 04:08
百度有云，LSTM，Long Short-Term Memory，长短期记忆网络属于时间循环神经网络。
RNN的一个核心思想是将以前的信息连接到当前的任务中来，例如，通过前面的视频帧来帮助理解当前帧。如果RNN真的能够这样做的话，那么它们将会极其有用。
所以，为了要解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题，LSTM（长短期记忆网络）应运而生，让这个神经网络带有环，可以将信息持久化。
所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。
RNN（循环神经网络）在一系列的任务中都取得了令人惊叹的成就，比如语音识别，语言建模，翻译，图片标题等，而LSTM（长短期记忆网络）是这一系列成功中的必要组成部分。
LSTM(Long Short Term Memory)是一种特殊的循环神经网络，在许多任务中，LSTM表现得比标准的RNN要出色得多，几乎所有基于RNN的令人赞叹的结果都是LSTM取得的。
RNN的一个核心思想是将以前的信息连接到当前的任务中来，例如，通过前面的视频帧来帮助理解当前帧。如果RNN真的能够这样做的话，那么它们将会极其有用。
所以，为了要解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题，LSTM（长短期记忆网络）应运而生，让这个神经网络带有环，可以将信息持久化。
所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。
RNN（循环神经网络）在一系列的任务中都取得了令人惊叹的成就，比如语音识别，语言建模，翻译，图片标题等，而LSTM（长短期记忆网络）是这一系列成功中的必要组成部分。
LSTM(Long Short Term Memory)是一种特殊的循环神经网络，在许多任务中，LSTM表现得比标准的RNN要出色得多，几乎所有基于RNN的令人赞叹的结果都是LSTM取得的。
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