LSTM長短期記憶模型

前言 傳統卷積神經網絡更加針對的是空間相關性的數據，比如各種各樣的圖片 而生活中，並不是所有數據都是具有較強的空間相關性的。比如我們的文字，語音，它是一種隨時間變化的數據，我們常稱這種數據爲序列數據 於是出現了RNN循環神經網絡來解決這種序列數據。但是序列數據通常長度很長，它相當於卷積神經網絡一層層卷積層，當長度過長，會引發梯度消失或梯度爆炸。卷積神經網絡我們可以控制，但是序列數據長度就在這兒，如

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