LSTMs verstehen: Die Kraft des selektiven Gedächtnisses beim Deep Learning

LST steht für Long Short-Term Memory. Es handelt sich um eine Art Recurrent Neural Network (RNN)-Architektur, die darauf ausgelegt ist, das Problem verschwindender Gradienten in herkömmlichen RNNs zu lösen. LSTMs führen eine Speicherzelle ein, die es dem Netzwerk ermöglicht, sich Informationen im Laufe der Zeit selektiv zu merken oder zu vergessen, was sie besonders nützlich für Aufgaben wie Sprachmodellierung und Zeitreihenvorhersage macht.

Genauer gesagt besteht ein LSTM-Netzwerk aus mehreren Komponenten:

* Eine Eingabe Gate: Diese Komponente nimmt die Eingangsdaten auf und entscheidet, welche Informationen in die Speicherzelle gelangen sollen.
* Eine Speicherzelle: Diese Komponente speichert die Informationen, die in die Speicherzelle zugelassen werden.
* Ein Ausgangsgatter: Diese Komponente nimmt die Informationen auf aus der Speicherzelle und gibt es als Endergebnis aus.
* Ein Vergessensgatter: Diese Komponente bestimmt, welche Informationen aus der Speicherzelle verworfen werden sollen.

LSTMs werden mithilfe von Backpropagation über die Zeit trainiert, was eine Möglichkeit ist, den Backpropagation-Algorithmus auf RNNs anzuwenden. Während des Trainings wird dem Netzwerk eine Folge von Eingabedaten präsentiert und es gibt eine Folge von Vorhersagen aus. Die Fehler werden bei jedem Zeitschritt berechnet und die Gradienten werden zeitlich rückwärts übertragen, um die Gewichte des Netzwerks zu aktualisieren.

LSTMs sind zu einer beliebten Wahl für viele NLP-Aufgaben geworden, wie etwa Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung und Textklassifizierung. Sie wurden auch in anderen Bereichen wie Spracherkennung, Bildunterschrift und Zeitreihenvorhersage eingesetzt.