长短期记忆网络（LSTM） 来源：Christopher Olah 长短期记忆网络（LSTM）是经优化以用于从时间相关数据中学习和作用的循环神经网络，而这些数据可能在相关事件之间具有未定义的或未知的时间长度。
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...” LSTM入门必读：从入门基础到工作方式详解 转自公号“机器之心” LSTM入门必读：从入门基础到工作方式详解 长短期记忆（LSTM）是一种非常重要的神经网络技术，其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用。。
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...或多个隐藏层。每个隐藏层的输出被用作网络中的下一层的输入，网络中的下一层即为下一隐藏层或输出层。网络的每个层根据相应的参数集的当前值，根据接收的输入来生成输出。一些神经网络是递归神经网络。递归神经网络是接收输入序列并且根据该输入序列生成输出序列的神经网络。具体地，递归神经网络能够在计算当前时间步骤的输出中，使用来自前一时间步骤的网络的一些或全部内部状态。递归神经网络的示例是包括一个或多个长短期记忆(LSTM)的记忆块的LSTM神经网络。每个LSTM记忆块可以包括一个或多个单元，每个单元包括输入门、遗忘门、和输出门，这允许该单元存储该单...
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...属性情感特征的问题，提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆（LSTM-MATT-AC）神经网络模型。在双向长短时记忆（LSTM）的不同位置加入不同类型的注意力机制，充分利用多注意力机制的优势，让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息，弥补...
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