哈雷·普莱斯知道埃克莱尔·基尔卡加所说的lstm神经网络。
lstm神经网络更确切的称呼应该叫做“长短期记忆神经网络”。
这是一种特殊的循环神经网络。
相比普通的循环神经网路，长短期记忆神经网络在应用中对间隙长度不敏感。
这是长短期记忆神经网络的一个优势，使得其能够在处理更长的序列中有不错的表现。
哈雷·普雷斯仔细回想linhui在技术路线中所描述算法特征以及南风app这款软件的实际表现。
linhui在生成式摘要算法中提到的技术路线里面明确表示了要将文本信息通过向量来实现序列化标记之后再进一步处理。
而长短期记忆神经网络恰好可以处理长序列文本。
linhui鼓捣的算法在处理文本摘要时具有极高的准确性。
而长短期记忆神经网络在处理实际问题的时候一大特点就是具有颇高的准确性。
linhui依托于生成式摘要算法鼓捣出来的南风app一次只能处理一条新闻摘要。
而长短期记忆神经网络的缺点就是结构较为复杂，并行处理上存在劣势。
如果linhui的算法只是一个方面和长短期记忆神经网络特性比较吻合。
哈雷·普莱斯或许会以为只是个巧合。
但现在，三个小概率事件凑到一块。
哈雷·普莱斯觉得并不是简单的巧合。
他越发感觉埃克莱尔·基尔卡加的推断是正确的，不由得感慨道：
“我说为什么linhui算法中应用的那个神经网络有循环神经网络的影子但又和传统的循环神经网络有些不一样呢，原来用的居然是长短期记忆神经网络。
埃克莱尔·基尔卡加还真有你的！居然能想到这个这个方向。
说实话，我一开始虽然觉得linhui算法中应用的神经网络特性有点怪异。
但是还真没
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