GPT、LSTM、RNN：修订历史

2023年6月17日 (星期六)

• 当前之前 22:192023年6月17日 (六) 22:19‎ 阿奔 讨论 贡献‎ 3,325字节 +75‎ 无编辑摘要 标签：可视化编辑
• 当前之前 22:002023年6月17日 (六) 22:00‎ 阿奔 讨论 贡献‎ 3,250字节 +149‎ 无编辑摘要 标签：可视化编辑
• 当前之前 21:572023年6月17日 (六) 21:57‎ 阿奔 讨论 贡献‎ 3,101字节 +1,488‎ 无编辑摘要 标签：可视化编辑
• 当前之前 21:492023年6月17日 (六) 21:49‎ 阿奔 讨论 贡献‎ 1,613字节 +1,613‎ 创建页面，内容为“* GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是一种基于 Transformer 模型的语言生成模型 * LSTM (Long Short-Term Memory) # 提出了门机制：遗忘门、输入门、输出门； # 细胞状态：在RNN中只有隐藏状态的传播，而在LSTM中，引入了细胞状态。 LSTM 的结构有效地解决了 RNN 的短期依赖瓶颈。但是相较于 RNN，LSTM 含有更多的参数需要学习，从而导致 LSTM 的学习速度大大降低。…” 标签：可视化编辑