LSTM變種比較

LSTM簡介 LSTM(Long Short Term Memory)是在標準RNN基礎上改進而來的一種網絡結構，其出現的主要作用是爲了解決標準RNN訓練過程中的梯度消失問題，LSTM的結構如下圖所示。因此其可以處理時間間隔和延遲較長的序列問題，近年來在語音識別，機器翻譯，OCR等領域得到了廣泛的應用並取得了比較可觀的效果。 相比於標準RNN模型，LSTM主要是增加了三個控制門單元：遺忘門，輸入門

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