Visualizza wikitesto di Long Short-Term Memory (LSTM)


Nome: [[Nome::Memoria Lunga-Breve Termine]]

Nome Inglese: [[NomeInglese::Long Short-Term Memory]]

Sigla: [[Sigla::LSTM]]

Anno di creazione: [[AnnoDiCreazione::1997]]

Pubblicazione: [[Pubblicazione::A Focused Backpropagation Algorithm for Temporal Pattern Recognition]]

Topic: [[Topic::Catturare dipendenze a lungo termine]]


Le LSTM sono un tipo speciale di rete neurale ricorrente (RNN) progettate per catturare dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati. Sono particolarmente efficaci nella modellazione di sequenze temporali, come la musica, il linguaggio naturale, o serie temporali finanziarie, grazie alla loro capacità di mantenere lo stato (memoria) per lunghi periodi.

Questa architettura è stata creata per superare il problema dei [[Gradienti di ottimizzazione|gradienti che svaniscono]] nelle [[Recurrent Neural Network (RNN)|RNN]]. Nella pratica, LSTM vengono '''sempre''' utilizzate al posto delle '''RNN'''.

=== Links ===

Mozer, Mike (1989). "A Focused Backpropagation Algorithm for Temporal Pattern Recognition". Complex Systems.


[[Category:architettura]]

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