Comprendre les LSTM : la puissance de la mémoire sélective dans le Deep Learning

LST signifie Mémoire à long terme. Il s'agit d'un type d'architecture de réseau neuronal récurrent (RNN) conçu pour gérer le problème de la disparition des gradients dans les RNN traditionnels. Les LSTM introduisent une cellule mémoire qui permet au réseau de mémoriser ou d'oublier sélectivement des informations au fil du temps, ce qui les rend particulièrement utiles pour des tâches telles que la modélisation du langage et la prévision de séries chronologiques.

Plus en détail, un réseau LSTM se compose de plusieurs composants :

* Une entrée porte : ce composant prend les données d'entrée et décide quelles informations autoriser dans la cellule mémoire.
* Une cellule mémoire : ce composant stocke les informations autorisées dans la cellule mémoire.
* Une porte de sortie : ce composant prend les informations de la cellule mémoire et l'affiche comme résultat final.
* Une porte d'oubli : ce composant détermine les informations à supprimer de la cellule mémoire.

LSTM sont formés en utilisant la rétropropagation dans le temps, qui est un moyen d'appliquer l'algorithme de rétropropagation aux RNN. Pendant la formation, le réseau reçoit une séquence de données d’entrée et génère une séquence de prédictions. Les erreurs sont calculées à chaque pas de temps et les gradients sont propagés dans le temps pour mettre à jour les poids du réseau. Les

LSTM sont devenus un choix populaire pour de nombreuses tâches de PNL, telles que la modélisation du langage, la traduction automatique et la classification de textes. Ils ont également été utilisés dans d’autres domaines tels que la reconnaissance vocale, le sous-titrage d’images et la prévision de séries chronologiques.