主要内容gydF4y2Ba

corto-largo广场gydF4y2Ba

在解释的时间上cómo安全数据和时间序列clasificación和regresión中间的记忆和cor- largo广场(LSTM)。Para ver un ejemplo de cómo LSTM中间机密资料，领事gydF4y2BaClasificación de secuencias mediante深度学习gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归，红神经递归。gydF4y2Ba

LSTM的红色建筑gydF4y2Ba

罗马罗马帝国的红色组成原则，罗马罗马帝国的安全entra和罗马罗马帝国的安全entra。UnagydF4y2BaCapa de entrada de secuenciasgydF4y2Ba介绍红色时间序列安全数据。UnagydF4y2Bacapa de LSTMgydF4y2Ba在安全的时间上，在自由的广场上，在自由的时间上，在安全的时间上。gydF4y2Ba

Este diagram ilustra la arquitectura de una red de LSTM senscilla para clasificación。在LSTM，红色的，安全的，安全的，安全的。Para前任las礼仪de clase, la red termina con una capmente conectada, una capa softmax y una capa de clasificación de salida。gydF4y2Ba

Este diagram ilustra la arquitectura de una red de LSTM senscilla para regresión。在LSTM，红色的，安全的，安全的，安全的。La red termina con una capa total conectada y una capa de regresión de salida。gydF4y2Ba

Este diagram ilustra la arquitectura de una红色para la clasificación de vídeo。介绍安全的红色意象，利用安全的中心。第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部vídeos，第一部，第一部，第一部vídeos，第一部，第一部vídeos，第一部，第一部。对安全矢量的计算，对安全矢量的计算，对安全矢量的计算，对安全矢量的计算。gydF4y2Ba

LSTM de clasificacióngydF4y2Ba

省略脚本在体内gydF4y2Ba

Para crear una red de LSTM Para la clasificación安全的礼节，cree un arreglo de capas que contenga una entrada de secuencias, una capa de LSTM, una capa total conectada, una capa softmax y una capa de clasificación de salida。gydF4y2Ba

建立安全中心tamaño安全中心número características安全中心资料。建立秩序tamaño la capmente conectada en el número de classes。没有什么是必要的，特别是安全的经度。gydF4y2Ba

Para la capa de LSTM，特别是el número de unidades ocultas和el modo de salidagydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

numFeatures = 12;numHiddenUnits = 100;numClasses = 9;层= [gydF4y2Ba.．.gydF4y2BasequenceInputLayer numFeatures lstmLayer (numHiddenUnits,gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];gydF4y2Ba

Para ver un ejemplo de cómo entrenar una red de LSTM Para una clasificación secuencia a礼仪分类新数据，consultegydF4y2BaClasificación de secuencias mediante深度学习gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Para crear una red de LSTM Para una clasificación secuencia a secuencia, utilice la misma arquitectura que Para la clasificación secuencia a礼仪，pero establezca el modo de salida de la capa de LSTM engydF4y2Ba“序列”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

numFeatures = 12;numHiddenUnits = 100;numClasses = 9;层= [gydF4y2Ba.．.gydF4y2BasequenceInputLayer numFeatures lstmLayer (numHiddenUnits,gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“序列”gydF4y2Ba) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];gydF4y2Ba

LSTM de regresióngydF4y2Ba

省略脚本在体内gydF4y2Ba

Para crear una red de LSTM Para la regresión secuencia a uno, cree un arreglo de capas que conenga una de entrada de secuencia, una capa de LSTM, una capa total conectada y una capa regresión de salida。gydF4y2Ba

建立安全中心tamaño安全中心número características安全中心资料。建立国家tamaño国家共同发展国家número国家。没有什么是必要的，特别是安全的经度。gydF4y2Ba

Para la capa de LSTM，特别是el número de unidades ocultas和el modo de salidagydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

numFeatures = 12;numHiddenUnits = 125;numResponses = 1;层= [gydF4y2Ba.．.gydF4y2BasequenceInputLayer numFeatures lstmLayer (numHiddenUnits,gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba) fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer];gydF4y2Ba

Para crear una red de LSTM Para una regresión secuencia a secuencia, utilice la misma arquitectura que Para la regresión secuencia a uno, pero establezca el modo de salida de la capa de LSTM engydF4y2Ba“序列”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

numFeatures = 12;numHiddenUnits = 125;numResponses = 1;层= [gydF4y2Ba.．.gydF4y2BasequenceInputLayer numFeatures lstmLayer (numHiddenUnits,gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“序列”gydF4y2Ba) fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer];gydF4y2Ba

Para ver un ejemplo de cómo entrenar una red de LSTM Para la regresión安全，安全，新数据，领事gydF4y2BaRegresión de secuencia一个secuencia中间深度学习gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

红得clasificación得vídeogydF4y2Ba

省略脚本在体内gydF4y2Ba

Para crear una red de deep learning Para datos que contengengencicias de imágenes como datos de vídeo e imágenes médicas，特别是la entrada de secuencias de imagen mediante la capa de entrada de secuencias。gydF4y2Ba

第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部，第一部vídeos，第一部，第一部，第一部vídeos，第一部，第一部vídeos，第一部，第一部。对安全矢量的计算，对安全矢量的计算，对安全矢量的计算，对安全矢量的计算。gydF4y2Ba

inputSize = [28 28 1];filterSize = 5;numFilters = 20;numHiddenUnits = 200;numClasses = 10;层= [gydF4y2Ba.．.gydF4y2BasequenceInputLayer (inputSizegydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“输入”gydF4y2Ba) sequenceFoldingLayer (gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“折”gydF4y2Ba) convolution2dLayer (filterSize numFilters,gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“conv”gydF4y2Ba) batchNormalizationLayer (gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Babn的gydF4y2Ba) reluLayer (gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“relu”gydF4y2Ba) sequenceUnfoldingLayer (gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“展开”gydF4y2Ba) flattenLayer (gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“平”gydF4y2Ba) lstmLayer (numHiddenUnitsgydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“lstm”gydF4y2Ba) fullyConnectedLayer (numClassesgydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“俱乐部”gydF4y2Ba) softmaxLayer (gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“softmax”gydF4y2Ba) classificationLayer (gydF4y2Ba“名字”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“分类”gydF4y2Ba));gydF4y2Ba

欢聚在一起gráfica我们的心灵相通gydF4y2BaminiBatchSizegydF4y2Ba安全之争，安全之争，安全之争，安全之争。gydF4y2Ba

lgraph = layerGraph(图层);lgraph = connectLayers(gydF4y2Ba“折/ miniBatchSize”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“展开/ miniBatchSize”gydF4y2Ba）;gydF4y2Ba

Para ver un ejemplo de cómo entrenar una red de深度学习Para la clasificación de vídeo, consultegydF4y2Ba使用深度学习分类视频gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Redes de LSTM más profundasgydF4y2Ba

省略脚本在体内gydF4y2Ba

Puede hacer más LSTM和LSTM之间的关系gydF4y2Ba“序列”gydF4y2Baantes de la capa de LSTM。Para evitar un sobreajuste, puede inserta capas de abandono después de las capas de LSTM。gydF4y2Ba

En el caso de redes de clasificación安全的礼仪，el modo de salida de la última capa de LSTM debe sergydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

numFeatures = 12;numhiddenunit1 = 125;numhiddenunit2 = 100;numClasses = 9;层= [gydF4y2Ba.．.gydF4y2BasequenceInputLayer numFeatures lstmLayer (numHiddenUnits1,gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“序列”gydF4y2BalstmLayer(numhiddenunit2)gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba) dropoutLayer(0.2) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];gydF4y2Ba

光明之家clasificación光明之家，光明之家última光明之家gydF4y2Ba“序列”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

numFeatures = 12;numhiddenunit1 = 125;numhiddenunit2 = 100;numClasses = 9;层= [gydF4y2Ba.．.gydF4y2BasequenceInputLayer numFeatures lstmLayer (numHiddenUnits1,gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“序列”gydF4y2BalstmLayer(numhiddenunit2)gydF4y2Ba“OutputMode”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“序列”gydF4y2Ba) dropoutLayer(0.2) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];gydF4y2Ba

卡帕gydF4y2Ba

卡帕gydF4y2Ba DescripciongydF4y2Ba

sequenceInputLayergydF4y2Ba

 安全之道介绍安全之道。gydF4y2Ba

lstmLayergydF4y2Ba

 这是一个大广场，一个大广场，一个大广场，一个大广场，一个大广场，一个大广场，一个大广场，一个大广场。gydF4y2Ba

bilstmLayergydF4y2Ba

 这是一个双向的关系，双向的关系，一个时间序列，时间序列，安全数据的大广场。对结果的依赖útiles在时间上的完整的时间上的一系列的红色计划。gydF4y2Ba

gruLayergydF4y2Ba

 这是格鲁乌的关系，是时间的顺序，是时间的顺序，是安全的数据。gydF4y2Ba

convolution1dLayergydF4y2Ba

 一种转生方式，一种转生方式，一种转生方式，一种转生方式。gydF4y2Ba

maxPooling1dLayergydF4y2Ba

 一种方法agrupación máxima一种方法实现一种分区域计算方法agrupación一种方法，después，计算方法máximo一种方法región。gydF4y2Ba

averagePooling1dLayergydF4y2Ba

 Una capa de agrupación媒体一维实现了一种分区域计算方式agrupación一维，después，计算方式la media de cada región。gydF4y2Ba

globalMaxPooling1dLayergydF4y2Ba

 Una capa de agrupación máxima全球一维实现un submuestreo generando el máximo时间空间空间和entrada。gydF4y2Ba

sequenceFoldingLayergydF4y2Ba

 安全的瘟疫之门imágenes安全之门imágenes。关于安全问题的问题，在实现安全操作的过程中，在安全问题的时间上imágenes形式上的独立。gydF4y2Ba

sequenceUnfoldingLayergydF4y2Ba

 安全灾难之路，安全重建之路，安全灾难之路，安全灾难之路。gydF4y2Ba

flattenLayergydF4y2Ba

 在空间空间空间空间内的空间空间空间内的空间空间dimensión运河。gydF4y2Ba

wordEmbeddingLayergydF4y2Ba(文本分析工具箱)gydF4y2Ba

 Una capa de word embedding asigna índices de palabras a向量。gydF4y2Ba

Clasificación, predicción y pronósticogydF4y2Ba

有分类的预言，清醒的新数据，实用gydF4y2Ba分类gydF4y2BaygydF4y2Ba预测gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

预测中心的红色记录。红色的结果útil完整的时间序列antelación我们的时间序列múltiples清醒的时间序列。gydF4y2Ba

在此基础上，在此基础上，在此基础上，在此基础上，在此基础上，在此基础上，在此基础上gydF4y2BapredictAndUpdateStategydF4y2BaygydF4y2BaclassifyAndUpdateStategydF4y2Ba．Para reabablecer el estado de la red entre predicciones, utilicegydF4y2BaresetStategydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Para ver un ejemplo de cómo未来的安全问题，顾问gydF4y2BaPronóstico de series de tiempo mediante深度学习gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Relleno, truncamiento y división de secuenciasgydF4y2Ba

这是LSTM承认的中间数据和不同经度的安全。Cuando se pasan datos a través de la red, el software rellena, trunca o divide las secuencias para que todas las secuencias de cada miniilote tengan la longitude speciificada。这是一种特别的安全经度，和英勇的运用，和安全的经度，和英勇的准则gydF4y2BaSequenceLengthgydF4y2BaygydF4y2BaSequencePaddingValuegydF4y2Ba在gydF4y2BatrainingOptionsgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

红的心，用错的地方tamaño用错的地方，用错的地方gydF4y2Ba分类gydF4y2Ba，gydF4y2Ba预测gydF4y2Ba，gydF4y2BaclassifyAndUpdateStategydF4y2Ba，gydF4y2BapredictAndUpdateStategydF4y2BaygydF4y2Ba激活gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

纵序gydF4y2Ba

在这段时间里，在这段时间里，在这段时间里，在这段时间里，在这段时间里，在这段时间里，在这段时间里，在这段时间里。安全纵向数据顺序número安全纵向数据顺序número安全纵向数据顺序númerogydF4y2Ba大小(X, 2)gydF4y2Ba一个秘密的骗局gydF4y2BacellfungydF4y2Ba．continuación，安全的经度gydF4y2Ba排序gydF4y2Ba你是说，你是说，你是说，你是说，你是说，你是说，你是说，你是说。gydF4y2Ba

sequenceLengths = cellfun(@(X) size(X,2)， XTrain);[sequenceLengthsSorted,idx] = sort(sequenceLengths);XTrain = XTrain(idx);gydF4y2Ba

Las sigientes，图解，muestran，经度，安全，数据，秩序和罪恶秩序gráficas, de barras。gydF4y2Ba

Rellenar secuenciasgydF4y2Ba

Si speciifica la longitude de secuenciagydF4y2Ba“最长”gydF4y2Ba， el software rellena las secuencias de forma que todas las secuencias de UN miniote tengan la misma longitude que la secuencia más larga del minilote。Esta es la opción por defto。gydF4y2Ba

拉斯图，图，图，效应，数据，数据，安全，纵向，安全，数据más larga de cada miniilote。gydF4y2Ba

Truncar secuenciasgydF4y2Ba

Si speciifica la longitude de secuenciagydF4y2Ba“最短”gydF4y2Ba， el software trunca las secuencia de forma todas las secuencia de UN miniote tengan la misma longitude que la secuencia más corta de ese miniilote。descartan的安全数据。gydF4y2Ba

拉斯图，图表，图表，影响，隧道，数据，数据，安全，纵向，数据，数据más, corta, de, cada, miniilote。gydF4y2Ba

Dividir secuenciasgydF4y2Ba

Si建立la安全之道在勇敢的进入，el软件rellena todas las安全之道在微小之处múltiplo más cercano一个特别的海洋市长que la安全之道más larga del minilote。A continuación, el software divide cada secuencia en secuencias más pequeñas de la longitude especificada。Si se生产la división, el软件crea minilotes adicionales。gydF4y2Ba

使用esta opción是安全完整的没有记忆的小屋。Como alternative, puede mean reducir el número de secuencias por minilote ajustando la opción de entrenamientogydF4y2BaMiniBatchSizegydF4y2Ba一个联合国的英勇的中介人拉funcióngydF4y2BatrainingOptionsgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

这是一个特定的经度的安全与正进入，软件过程的安全más pequeñas连续迭代。红的实现，红的国家，红的安全之门。gydF4y2Ba

五分之一的数字和影响colección分之一的数字和影响五分之一的数字。gydF4y2Ba

特别是la dirección de rellenogydF4y2Ba

La ubicación记忆与记忆的联系precisión记忆与记忆的联系，La clasificación y La predicción。Pruebe a establecer la opcióngydF4y2Ba“SequencePaddingDirection”gydF4y2Ba德gydF4y2BatrainingOptionsgydF4y2Ba在gydF4y2Ba“左”gydF4y2BaogydF4y2Ba“对”gydF4y2BaY compruebe qué我不能做任何事。gydF4y2Ba

这是一个反复发生的事件，在一个安全的时刻，在一个和平的时刻，在一个和平的时刻gydF4y2BaOutputModegydF4y2Ba德拉卡帕递归gydF4y2Ba“最后一次”gydF4y2Ba，最后一段时间的最后一段时间的最后一段时间的最后一段时间的最后一段时间。Para rellenar o truncar datos secuenciales a la izquierda，建立la opcióngydF4y2BaSequencePaddingDirectiongydF4y2Ba在gydF4y2Ba“左”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

平安之家平安之家平安之家gydF4y2BaOutputModegydF4y2Ba西文gydF4y2Ba“序列”gydF4y2Ba重复的问题)，在前一段时间内的初始问题，在前一段时间内的预测问题。关于安全数据的记录，建立opcióngydF4y2BaSequencePaddingDirectiongydF4y2Ba在gydF4y2Ba“正确”gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

所有的符号，图表，图表，和，relleno，数据，安全，和，izquierda，和，derecha。gydF4y2Ba

所有的数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据。gydF4y2Ba

安全数据正常化gydF4y2Ba

在中间地带的过渡地带automática在中间地带的过渡地带normalización在中间地带的过渡地带opcióngydF4y2Ba归一化gydF4y2Ba德gydF4y2BasequenceInputLayergydF4y2Ba在gydF4y2Ba“zerocenter”gydF4y2Ba．另一个办法，安全数据的正常计算和媒体的初始计算desviación estándar por característica安全数据的正常计算。A continuación, en cada observación de entrenamiento, re e el valor de la media divídala por la desviación estándar。gydF4y2Ba

mu = mean([XTrain{:}]，2);sigma = std([XTrain{:}]，0,2);XTrain = cellfun(@(X) (X-mu)./sigma,XTrain，gydF4y2Ba“UniformOutput”gydF4y2Ba、假);gydF4y2Ba

回忆的回忆gydF4y2Ba

使用安全数据和时间序列señal我们的数据和时间序列señal我们的记忆和时间序列específicas我们的数据和时间序列。gydF4y2Ba

Para obtener más información, consultegydF4y2Ba使用内存不足序列数据训练网络gydF4y2BaygydF4y2Ba使用深度学习分类内存不足的文本数据gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

VisualizaciongydF4y2Ba

可视调查características在安全数据和活动外时间序列方面的调查funcióngydF4y2Ba激活gydF4y2Ba．Para obtener más información, consultegydF4y2BaLSTM可视化激活酶gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

LSTM的红色建筑gydF4y2Ba

Este diagram ilustra el flujo de una serie de tiempogydF4y2BaXgydF4y2Ba反对gydF4y2BaCgydF4y2BaCaracterísticas(运河)经度gydF4y2Ba年代gydF4y2Baa través de una capa de LSTM。在图表中，gydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba ygydF4y2Ba cgydF4y2Ba tgydF4y2Ba Determinan la salida (también conocida como elgydF4y2Baestado ocultogydF4y2Ba) y elgydF4y2BaEstado de celdagydF4y2Ba在时代的统一中gydF4y2BatgydF4y2Ba, respectivamente。gydF4y2Ba

第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，第一个引语，在时代的统一中gydF4y2BatgydF4y2Ba， el bloque utilitza el estado actual de la redgydF4y2Ba （gydF4y2Ba cgydF4y2Ba tgydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ）gydF4y2Ba 在安全的时间上，在计算的时间上，在计算的时间上，在实际的时间上gydF4y2Ba cgydF4y2Ba tgydF4y2Ba ．gydF4y2Ba

El estado de la capa consistenelgydF4y2Baestado ocultogydF4y2Ba(también conocido como el .gydF4y2BaEstado de salidagydF4y2Ba) y elgydF4y2BaEstado de celdagydF4y2Ba．在时间的长河中，我们看到了什么gydF4y2BatgydF4y2Ba与此同时，我们的生命也在流逝。El estado de celda continene la información aprendida en las unidades de timeempo。在时间之路上，我们在一起añade información我们在一起información塞尔达的国家。在中间有控制权gydF4y2Ba普埃尔塔gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

celda的控制系统和capa的观测系统。gydF4y2Ba

ComponentegydF4y2Ba FinalidadgydF4y2Ba
entrada (gydF4y2Ba我gydF4y2Ba）gydF4y2Ba controller el nivel de actualización del estado de celdagydF4y2Ba
olvido (gydF4y2BafgydF4y2Ba）gydF4y2Ba 塞尔达国家重建控制中心(奥维达)gydF4y2Ba
celda (gydF4y2BaggydF4y2Ba）gydF4y2Ba Añadir información塞尔达的国家gydF4y2Ba
水手门(gydF4y2BaogydF4y2Ba）gydF4y2Ba 控制器el nivel de estado de celda añadido al estado ocultogydF4y2Ba

Este diagram ilustra el flujo de datos en la unidad de tiempogydF4y2BatgydF4y2Ba．El diagram destaca cómo我们的生命之门，我们的生命之门。gydF4y2Ba

这是一种货币，这是一种货币gydF4y2BaWgydF4y2Ba（gydF4y2BaInputWeightsgydF4y2Ba)， los pesos递归gydF4y2BaRgydF4y2Ba（gydF4y2BaRecurrentWeightsgydF4y2Ba) y el sesgogydF4y2BabgydF4y2Ba（gydF4y2Ba偏见gydF4y2Ba)．拉斯维加斯矩阵gydF4y2BaWgydF4y2Ba，gydF4y2BaRgydF4y2BaygydF4y2BabgydF4y2Ba在转帐时，在转帐时，在转帐时，在转帐时，在结帐时。国家关系矩阵:gydF4y2Ba

WgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba ［gydF4y2Ba WgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba WgydF4y2Ba fgydF4y2Ba WgydF4y2Ba ggydF4y2Ba WgydF4y2Ba ogydF4y2Ba ］gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba ［gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba RgydF4y2Ba fgydF4y2Ba RgydF4y2Ba ggydF4y2Ba RgydF4y2Ba ogydF4y2Ba ］gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba bgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba ［gydF4y2Ba bgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba bgydF4y2Ba fgydF4y2Ba bgydF4y2Ba ggydF4y2Ba bgydF4y2Ba ogydF4y2Ba ］gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba我gydF4y2Ba，gydF4y2BafgydF4y2Ba，gydF4y2BaggydF4y2BaygydF4y2BaogydF4y2Ba确定的，中间之门，olvida之门，celda的候选人和salida的门，分别。gydF4y2Ba

El estado de celda en la unidad de timempogydF4y2BatgydF4y2Ba再见，我爱你gydF4y2Ba

cgydF4y2Ba tgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba fgydF4y2Ba tgydF4y2Ba ⊙gydF4y2Ba cgydF4y2Ba tgydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba tgydF4y2Ba ⊙gydF4y2Ba ggydF4y2Ba tgydF4y2Ba ，gydF4y2Ba

,在哪里gydF4y2Ba ⊙gydF4y2Ba det el producto de Hadamard (multiplicación de vectores a nivel de element)。gydF4y2Ba

在时间的长河中，我们看到了什么gydF4y2BatgydF4y2Ba再见，我爱你gydF4y2Ba

hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba ogydF4y2Ba tgydF4y2Ba ⊙gydF4y2Ba σgydF4y2Ba cgydF4y2Ba （gydF4y2Ba cgydF4y2Ba tgydF4y2Ba ）gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba

,在哪里gydF4y2Ba σgydF4y2Ba cgydF4y2Ba 确定性la función de activación del estado。形式上的预先决定，la funcióngydF4y2BalstmLayergydF4y2Ba实用la función tangente hiperbólica (tanh) para calcular la función de activación del estado。gydF4y2Ba

la siguentes fórmulas描述los componentes en la unidad de timempogydF4y2BatgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

ComponentegydF4y2Ba 公式gydF4y2Ba
entrada (entrada)gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba tgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba σgydF4y2Ba ggydF4y2Ba （gydF4y2Ba WgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba xgydF4y2Ba tgydF4y2Ba +gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba bgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ）gydF4y2Ba
Puerta de olvidogydF4y2Ba fgydF4y2Ba tgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba σgydF4y2Ba ggydF4y2Ba （gydF4y2Ba WgydF4y2Ba fgydF4y2Ba xgydF4y2Ba tgydF4y2Ba +gydF4y2Ba RgydF4y2Ba fgydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba bgydF4y2Ba fgydF4y2Ba ）gydF4y2Ba
Candidato a celdagydF4y2Ba ggydF4y2Ba tgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba σgydF4y2Ba cgydF4y2Ba （gydF4y2Ba WgydF4y2Ba ggydF4y2Ba xgydF4y2Ba tgydF4y2Ba +gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ggydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba bgydF4y2Ba ggydF4y2Ba ）gydF4y2Ba
salida的门gydF4y2Ba ogydF4y2Ba tgydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba σgydF4y2Ba ggydF4y2Ba （gydF4y2Ba WgydF4y2Ba ogydF4y2Ba xgydF4y2Ba tgydF4y2Ba +gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ogydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba bgydF4y2Ba ogydF4y2Ba ）gydF4y2Ba

En estos cálculos，gydF4y2Ba σgydF4y2Ba ggydF4y2Ba 确定性función de activación de la puerta。形式上的预先决定，la funcióngydF4y2BalstmLayergydF4y2Bautilza la función sigmoide dada porgydF4y2Ba σgydF4y2Ba （gydF4y2Ba xgydF4y2Ba ）gydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba （gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba egydF4y2Ba −gydF4y2Ba xgydF4y2Ba ）gydF4y2Ba −gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba Para calcular la función de activación de la puerta。gydF4y2Ba

ReferenciasgydF4y2Ba

[1] Hochreiter S.和J. Schmidhuber。“长短期记忆。”gydF4y2Ba神经计算gydF4y2Ba．Vol. 9, no . 8, 1997, pp.1735-1780。gydF4y2Ba

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