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江铭定睛一看，指针非常可惜地指在白色的区域和镂空区域的边缘。
【恭喜你获得：普通技术图纸-LSTM网络。】
随着奖品的抽取，江铭脑中已经浮现出的有关LSTM网络的记忆，就好像自己本就十分了解似的。
LSTM网络，顾名思义，也是神经网络的一种。
不同结构的神经网络，代表了不同的数据高维表征形式，那对于不同类型的数据必然有适合它的神经网络结构和不适合的结构。
而对于类似于音乐、文字这样前后有着关系的时间序列，普通的神经结构很难理解这种前后关系。
例如“这家饭店的菜虽然很贵，但是非常好吃。”和“这家饭店虽然非常好吃，但是很贵。”两句话用的都是一样的词语，但是表达的意思却千差万别。
对于这种时序数据，蓝星的研究者在过去三十年中一直没有太好的处理办法。
就在去年，华国高级研究员李菲提出了循环神经网络RNN。通过在每个时间步使用相同的权重并传递隐藏状态来捕捉序列中的依赖关系，轰动了整个蓝星信息学界，也让李菲晋升成为了华国信息学界首个女性特级研究员。
那段时间，与李菲和她的研究相关的报道铺天盖地，甚至在蓝星新年迎春科学研讨会上，李菲也受邀上台讲演，打出了“让信息学焕发新生”的标题。
这通演讲引发了大量数学和工程学的研究者投身信息学，连带着报考徐建华他们自动控制学院的学生都增多了不少。
但是随着热情消退，RNN的问题也不断暴露出来，虽然能简单处理时间序列的前后关系，但是对于长期的一些内容和语义，RNN就处理不了了，更别提其固有的一些梯度消失与梯度爆炸的问题。
如今，随着一年来学界不断的研究与探讨，信息学又回归了最初不温不火的状态。
也不怪人们缺乏长期的兴趣，只是让神经网络拥有长期记忆实在太难了，在各学科科研成果层出不穷的蓝星，人们的关注点自然被别的新颖研究吸引了。
然而，江铭所抽到的LSTM图纸，又叫长短记忆网络，单听名字就知道它的重要意义！
江铭立刻意识到，只要能把LSTM发表出来，他立刻就能得到大量的关注！
“系统，如果根据LSTM图纸写成论文，需要多少积分？”
【根据持有者学科等级、图纸等级以及当前科技发展水平测算，LSTM网络论文写作需20积分，进行验证性实验需10-？？？积分】
原来写成一篇论文只需要20积分？
那岂不是如果只写概念不需要实验证明，他的150积分都能写七八篇顶级论文了？
不过江铭知道立刻用积分写好几篇论文出来是他的幻想罢了，他还没有这样的创新能力。
写出LSTM网络的论文所需积分这么少应该是因为他有图纸的缘故。
毕竟照着答案写过程要比自己想出过程与答案要简单得多。
江铭几乎是用了全部的自制力，才按下了立刻发表LSTM论文的想法。
在蓝星上，由于几乎人均对科研有着浓厚兴趣，自然也产生了大量的“民间科学家”。
这些民科热衷于向各大论文期刊与会议投稿自己灵光一现所产生的想法，以至于现在没有中高级研究员背书的论文，直接就会被期刊编辑丢进垃圾桶。
江铭深知发表论文需要契机，只有到达一个较好的平台，自己的论文才会被重视起来。
至少也要先进入到一个科研机构才行。
收拾好心情，再抽一次奖吧！
“系统，再抽！”
相同的球体再次出现，在江铭的意识推动下开始飞速旋转。
不过不知道是不是错觉，江铭觉得这一次最外层球壳的镂空区域好像比上一次大了不少。
随着江铭一声“停！”，球体再次减速，最终缓缓停下。
江铭定睛一看，发现指针正好指在最外层镂空区域，指到里层绿色的区块上！
【恭喜你获得：精良样品-忆阻器。】
