Pochopení LSTM: Síla selektivní paměti v hlubokém učení

LST je zkratka pro Long Short-Term Memory. Je to typ architektury rekurentní neuronové sítě (RNN), která je navržena tak, aby řešila problém mizejících gradientů v tradičních RNN. LSTM zavádějí paměťovou buňku, která umožňuje síti selektivně si pamatovat nebo zapomínat informace v průběhu času, což je činí zvláště užitečnými pro úkoly, jako je jazykové modelování a prognózování časových řad. brána: Tato komponenta přijímá vstupní data a rozhoduje, jaké informace vpustí do paměťové buňky.
* Paměťová buňka: Tato komponenta ukládá informace, které jsou povoleny do paměťové buňky.
* Výstupní brána: Tato komponenta přebírá informace z paměťové buňky a vydává jej jako konečný výsledek.
* Brána zapomenutí: Tato komponenta určuje, jaké informace se mají z paměťové buňky vyhodit.

LSTM jsou trénovány pomocí zpětného šíření v čase, což je způsob aplikace algoritmu zpětného šíření na RNN. Během trénování je síti prezentována sekvence vstupních dat a výstupem sekvence předpovědí. Chyby se počítají v každém časovém kroku a gradienty se šíří zpět v čase, aby se aktualizovaly váhy sítě.

LSTM se staly oblíbenou volbou pro mnoho úloh NLP, jako je jazykové modelování, strojový překlad a klasifikace textu. Byly také použity v jiných oblastech, jako je rozpoznávání řeči, titulky obrázků a prognóza časových řad.