目录
背影
摘要
代码和数据下载：基于长短期神经网络LSTM的路径追踪（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88714816
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于长短期神经网络LSTM的路径追踪
结果分析
展望
参考论文
背影
路径坐标有一定的时间或者空间上的连续性，本文用LSTM进行预测
摘要
LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络基于长短期神经网络LSTM的测量误差预测
LSTM的基本定义
LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit），根据
原文地址:https://blog.csdn.net/abc991835105/article/details/135504576
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_57042.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
