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Company News:

[干货]深入浅出LSTM及其Python代码实现 - 知乎
长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）网络是一种特殊的RNN模型，其特殊的结构设计使得它可以避免长期依赖问题，记住很早时刻的信息是LSTM的默认行为，而不需要专门为此付出很大代价。
如何最简单、通俗地理解LSTM？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
循环神经网络详解（RNN LSTM GRU） - 知乎
包括谷歌的PaLM-2、Meta 的 LLaMA、清华的 GLM、百度的文心一言，其大模型都是使用了 Transformer结构。但其实并不是所有的场景都适合 Transformer，比如强化学习中用的最多的还是 LSTM RNN，在推荐系统中，处理用户序列用的比较多的还是 GRU。
时间序列预测很火的一维CNN+LSTM结构，CNN和LSTM之间该如何连接？ - 知乎
时间序列预测很火的一维cnn+lstm结构，cnn和lstm之间该如何连接？时间序列预测很火的CNN+LSTM结构，CNN和LSTM之间该如何连接？很多论文都没有说清楚，是应该对CNN输出的所有特征图flatten输入到lst…
有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
深度学习网络结构的画法是什么？ - 知乎
lstm部分: 将cnn提取的特征序列输入lstm，捕捉时序信息。 kan部分: 将lstm的输出与情感词典的嵌入向量进行融合。全连接层: 将融合后的特征映射到情感类别。由于cnn+lstm+kan的组合比较灵活，具体的网络结构会因任务而异，很难找到直接对应的参考文献。
如何实现多层LSTM，每一层有不同的时间尺度？ - 知乎
每一层都可以学习不同抽象级别的特征表示，使得模型能够更好地理解数据的复杂结构和模式。通过堆叠多个LSTM层，模型可以学习更加复杂和抽象的序列特征，从而提高模型的表达能力和预测性能。
时间序列预测很火的一维CNN+LSTM结构，CNN和LSTM之间该如何连接？ - 知乎
时间序列预测很火的cnn+lstm结构，cnn和lstm之间该如何连接？很多论文都没有说清楚，是应该对CNN输出的所有特征图flatten输入到lst… 显示全部
LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？ - 知乎
LSTM 的改进：通过引入门控机制（Gating Mechanism）和细胞状态（Cell State），LSTM 能够选择性地保留或遗忘信息，有效缓解梯度消失问题，擅长建模长距离依赖。 1 2 核心结构 LSTM 的每个时间步包含以下关键组件：
在pytorch框架下，cnn与LSTM如何连接？ - 知乎
在PyTorch框架下，连接CNN和LSTM用于处理一维时序数据的一个典型方法是先用CNN提取局部特征，然后用LSTM处理这些特征以捕捉时序信息。