《表4 LSTM网络结构》

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《一种通用的恶意域名检测集成学习方法》

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长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种时间循环神经网络，它解决了简单神经网络（RNN）存在的长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸的问题。相比于简单的RNN，LSTM能够再更长的序列中有更好的表现。LSTM非常适合大规模数据的训练，具备异常强大的模拟能力，理论上能以任意精度拟合任意复杂度的函数，充分学习到域名序列中上下文之间的潜在关联。这里使用了Keras深度学习模型包对2-Gram后的构建循环神经网络，网络结构如表4所示。