We discussed architecture of Vanilla RNN and LSTM models and compared the performance between the two. LSTM inherits advantages of RNN, while improving RNN’s weaknesses by including a ‘memory cell’ to store information in memory for long periods of time. LSTM models significantly outperforms RNN models.
Nous discutons de l’architecture des modèles RNNs de base et des LSTMs et comparons les performances entre les deux. Les LSTMs héritent des avantages des RNNs, tout en améliorant leurs faiblesses en incluant une cellule mémoire afin de stocker les informations pendant de longues périodes. Les modèles LSTMs sont nettement plus performants que les modèles RNNs.