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长短期记忆网络(LSTM)是一种用于深度学习领域的人工回归神经网络(RNN)结构。与标准的前馈神经网络不同，LSTM具有反馈连接。它不仅可以处理单个数据点(如图像)，还可以处理整个数据序列(如语音或视频)。例如，LSTM适用于未分段、连接的手写识别、语音识别、网络流量或IDSs(入侵检测系统)中的异常检测等任务。
Learning a System-Level Surrogate for Hydraulic Excavators: A Simulation-to-Real LSTM Approach
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Unveiling Public Opinion: A Study of Sentiment Analysis Using LSTM and Traditional Models
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Adaptive Online Learning with LSTM Networks for Energy Price Prediction
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A Hybrid Quantum Circuit Born Machine Framework for Financial Volatility Forecasting: Quantum-Assisted Training and Classical Inference
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SignVLA: Real-Time Sign Language-Guided Robotic Manipulation via Attention LSTM and Vision-Language-Action Models
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Delta-Based Target Reformulation for Short-Term Electricity Load Forecasting Using LSTM and Transformer Models
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Attention Alignment Between Humans and Vision-Language Models
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Memory-Efficient Meta-Reinforcement Learning for Adaptive Safety-Critical Control in Adversarial Spacecraft Proximity Operations
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参考链接
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