【LSTM】 Comprensión de LSTM - Code World

【LSTM】 Comprensión de LSTM

Enterprise 2023-09-29 21:39:42 views: null

Texto original: https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

red neuronal recurrente

Los seres humanos no empiezan a pensar desde cero cada segundo
.

desde cero desde cero

Al leer este artículo, su comprensión de cada palabra se basará en su comprensión de las palabras anteriores. No puedes tirarlo todo y empezar a pensar desde cero, tus pensamientos son continuos.

Las redes neuronales tradicionales no pueden hacer esto, lo que parece ser un gran inconveniente. Por ejemplo, imagine que desea clasificar las categorías de eventos en cada momento de una película. Es posible que las redes neuronales tradicionales no puedan utilizar el momento anterior para razonar sobre el momento posterior.

Las redes neuronales recurrentes resuelven este problema. Su red tiene un bucle que permite que la información persista.

Insertar descripción de la imagen aquí
En la imagen de arriba, una red neuronal, A, tiene una entrada $x_t$ y generar un valor $h_t$ Los bucles permiten pasar información de un paso al siguiente.

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