我们如何改进 LSTM 算法中的长期记忆强度控制并帮助提高模型性能？

Question

LSTM算法在神经网络中的一个问题是控制长时记忆强度的问题。事实上，LSTM 试图将以前的信息存储在其记忆中，而这会导致长期记忆的强度随着输入数据量的增加而随时间增加，从而降低模型的性能。你能提出一个好的解决方案吗？

Answer 1

以下是一些可以帮助您的提示：

1. 使用更高级的 LSTM 变体，例如门控循环单元 (GRU) 或变压器。这些也可以帮助改善 模型的性能和长期控制强度 记忆。

2. 使用正则化和提前停止等技术来改进
   模型的性能和长期控制强度
   记忆。

3. 另一种方法是使用dropout和batch等技术
   归一化。

4. 调整超参数也非常有用。