LSTM 和全连接 LSTM 有什么区别？

人工智能 深度学习 比较 循环神经网络 长短期记忆
2021-11-05 00:22:03

我目前正在尝试了解 vanilla LSTM 和完全连接的 LSTM 之间的区别。在我正在阅读的一篇论文中，FC-LSTM 被介绍为

FC-LSTM 可以看作是 LSTM 的多元版本，其中输入、单元输出和状态都是一维向量

但实际上并没有进一步扩展。谷歌在这方面也没有给我太多帮助，因为我似乎在那个关键字下找不到任何东西。

两者有什么区别？另外，我对引用有点困惑——香草 LSTM 的输入、输出等不是已经是一维向量了吗？

1个回答

根据 ConvLSTM 论文中的引用，我得出的结论是，当他们说完全连接的 LSTM 时，它们指的是 Peephole LSTM。在他们采用编码器-解码器-预测器模型的论文中，他们指的是完全连接的 LSTM，使用了 Peephole LSTM。他们还从这篇论文中获取了完全连接的 LSTM 定义，该论文再次使用了 Peephole LSTM。

不同之处在于增加了“窥视孔连接”，它可以让门层查看单元状态并访问恒定错误轮播。

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