长短期记忆 (LSTM) 是一种递归神经网络 (RNN)，旨在处理序列数据中的长期依赖性。与传统的rnn不同，lstm配备了特殊的门，可以控制通过网络的信息流，使它们能够长时间记住和忘记信息。
Lstm包括输入门、遗忘门和输出门，它们调节单元状态并确定保留或丢弃哪些信息。这使lstm能够捕获时间模式和依赖关系，使它们对语言建模和语音识别等任务有效。
Lstm广泛用于自然语言处理 (NLP)，时间序列预测以及输入顺序很重要的任何任务中，尤其是在需要长期上下文的情况下。
神经网络中的权重和偏置是什么？
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图数据的增强是如何工作的？
图数据的增强涉及通过轻微修改现有图结构或其属性来创建新的训练示例的技术。这一点非常重要，因为在许多与图相关的机器学习任务中，例如节点分类或链接预测，可用的数据可能有限。通过增强数据，开发人员可以提高模型对未知数据的泛化能力及其表现。目标是在
词嵌入如Word2Vec和GloVe是什么？
负采样是一种训练技术，用于通过在优化过程中关注有意义的比较来提高Word2Vec等模型的效率。负采样不是计算所有可能输出的梯度，而是在与输入不真实关联的 “负” 示例的小子集上训练模型。
例如，在训练单词嵌入时，模型学习将 “king”
云计算的未来是什么？
未来的云计算预计将集中于提高效率、增强灵活性和加强安全措施。随着越来越多的组织将其运营迁移到云端，他们将优先考虑能够实现无缝协作、自动化流程和与新兴技术集成的解决方案。开发人员将发现自己需要构建能够与各种云服务轻松集成的应用程序，使组织能够