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[通用技术]六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题
长短期记忆（LSTM）循环神经网络可以学习和记忆长段序列的输入。如果你的问题对于每个输入都有一个输出（如时间序列预测和文本翻译任务），那么 LSTM 可以运行得很好。但 LSTM 在面临超长输入序列——单个或少量输出的情形时就会遇到困难了。这种问题通常被称为序列标记，或序列分类。其中的一些例子包括：包含数千个单词的文本内容情绪分类（自然语言处理）。分类数千个时间步长的脑电图数据（医疗领域）。分类数千个 DNA 碱基对的编码/非编码基因序列（基因信息学）。当使用循环神经网络（如 LSTM）时，这些所谓的序列分类任务需要特殊处
