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장단기 메모리

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구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
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강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 러닝 커브 크라우드소싱 인간 참여형
모델 진단 러닝 커브
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관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록
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The Long Short-Term Memory (LSTM) cell can process data sequentially and keep its hidden state through time.

장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)^[1]는 순환 신경망(RNN) 기법의 하나로 셀, 입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트를 이용해 기존 순환 신경망(RNN)의 문제인 기울기 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 방지하도록 개발되었다.

응용[편집]

같이 보기[편집]

각주[편집]

↑ Sepp Hochreiter; Jürgen Schmidhuber (1997). “Long short-term memory”. 《Neural Computation》 9 (8): 1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735. PMID 9377276.

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