Comprensión de los LSTM: el poder de la memoria selectiva en el aprendizaje profundo

LST significa Memoria Larga a Corto Plazo. Es un tipo de arquitectura de red neuronal recurrente (RNN) que está diseñada para manejar el problema de los gradientes que desaparecen en las RNN tradicionales. Los LSTM introducen una celda de memoria que permite a la red recordar u olvidar selectivamente información a lo largo del tiempo, lo que los hace particularmente útiles para tareas como el modelado de lenguaje y el pronóstico de series de tiempo.

Más detalladamente, una red LSTM consta de varios componentes:

* Una entrada puerta: este componente toma los datos de entrada y decide qué información permitir en la celda de memoria.
* Una celda de memoria: este componente almacena la información que se permite en la celda de memoria.
* Una puerta de salida: este componente toma la información de la celda de memoria y lo genera como resultado final.
* Una puerta de olvido: este componente determina qué información descartar de la celda de memoria.

Los LSTM se entrenan mediante retropropagación a través del tiempo, que es una forma de aplicar el algoritmo de retropropagación a los RNN. Durante el entrenamiento, a la red se le presenta una secuencia de datos de entrada y genera una secuencia de predicciones. Los errores se calculan en cada paso de tiempo y los gradientes se propagan hacia atrás en el tiempo para actualizar los pesos de la red. Los LSTM se han convertido en una opción popular para muchas tareas de PNL, como el modelado de lenguaje, la traducción automática y la clasificación de texto. También se han utilizado en otras áreas, como el reconocimiento de voz, los subtítulos de imágenes y la previsión de series temporales.