 <?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="zh-CN">
		<id>http://wiki.sseuu.com/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=LSTM</id>
		<title>LSTM - 版本历史</title>
		<link rel="self" type="application/atom+xml" href="http://wiki.sseuu.com/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=LSTM"/>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://wiki.sseuu.com/index.php?title=LSTM&amp;action=history"/>
		<updated>2026-04-07T12:09:30Z</updated>
		<subtitle>本wiki的该页面的版本历史</subtitle>
		<generator>MediaWiki 1.30.0</generator>

	<entry>
		<id>http://wiki.sseuu.com/index.php?title=LSTM&amp;diff=20279&amp;oldid=prev</id>
		<title>江南仁：创建页面，内容为“{{4}}长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)。 其网络结构含有一个或...”</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://wiki.sseuu.com/index.php?title=LSTM&amp;diff=20279&amp;oldid=prev"/>
				<updated>2019-11-14T22:06:35Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;创建页面，内容为“{{4}}长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)。 其网络结构含有一个或...”&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;新页面&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;{{4}}长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)。 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成。它在1997年被提出用于解决传统[[RNN]](Recurrent Neural Network) 的随时间反向传播中权重消失的问题（vanishing gradient problem over backpropagation-through-time)，重要组成部分包括Forget Gate, Input Gate, 和 Output Gate, 分别负责决定当前输入是否被采纳，是否被长期记忆以及决定在记忆中的输入是否在当前被输出。Gated Recurrent Unit 是 LSTM 众多版本中典型的一个。因为它具有记忆性的功能，LSTM经常被用在具有时间序列特性的数据和场景中。&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
来源： Hochreiter, Sepp &amp;amp; Schmidhuber, Jürgen. (1997). Long Short-term Memory. Neural computation. 9. 1735-80. 10.1162/neco.1997.9.8.1735.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>江南仁</name></author>	</entry>

	</feed>