Κατανόηση των LSTMs: The Power of Selective Memory in Deep Learning

Το LST σημαίνει Long Short-Term Memory. Είναι ένας τύπος αρχιτεκτονικής επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου (RNN) που έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται το ζήτημα της εξαφάνισης των κλίσεων στα παραδοσιακά RNN. Τα LSTM εισάγουν ένα κελί μνήμης που επιτρέπει στο δίκτυο να θυμάται επιλεκτικά ή να ξεχνά πληροφορίες με την πάροδο του χρόνου, γεγονός που τα καθιστά ιδιαίτερα χρήσιμα για εργασίες όπως η μοντελοποίηση γλώσσας και η πρόβλεψη χρονοσειρών.

Πιο αναλυτικά, ένα δίκτυο LSTM αποτελείται από πολλά στοιχεία:

* Μια είσοδο πύλη: Αυτό το στοιχείο λαμβάνει τα δεδομένα εισόδου και αποφασίζει ποιες πληροφορίες θα επιτρέψει στο κελί μνήμης.
* Ένα κελί μνήμης: Αυτό το στοιχείο αποθηκεύει τις πληροφορίες που επιτρέπονται στο κελί μνήμης.
* Μια πύλη εξόδου: Αυτό το στοιχείο λαμβάνει τις πληροφορίες από το κελί μνήμης και το εξάγει ως το τελικό αποτέλεσμα.
* Μια πύλη λήθης: Αυτό το στοιχείο καθορίζει ποιες πληροφορίες θα απορριφθούν από το κελί μνήμης. Τα

LSTM εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας backpropagation στο χρόνο, που είναι ένας τρόπος εφαρμογής του αλγόριθμου backpropagation σε RNN. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το δίκτυο παρουσιάζεται με μια ακολουθία δεδομένων εισόδου και εξάγει μια ακολουθία προβλέψεων. Τα σφάλματα υπολογίζονται σε κάθε χρονικό βήμα και οι διαβαθμίσεις διαδίδονται προς τα πίσω στο χρόνο για να ενημερώσουν τα βάρη του δικτύου. Τα

LSTM έχουν γίνει δημοφιλής επιλογή για πολλές εργασίες NLP, όπως μοντελοποίηση γλώσσας, μηχανική μετάφραση και ταξινόμηση κειμένου. Έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί σε άλλους τομείς, όπως η αναγνώριση ομιλίας, οι λεζάντες εικόνων και η πρόβλεψη χρονοσειρών.