LSTM को समझना: गहन शिक्षण में चयनात्मक मेमोरी की शक्ति
LST का मतलब लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी है। यह एक प्रकार का आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) आर्किटेक्चर है जिसे पारंपरिक आरएनएन में लुप्त ग्रेडिएंट्स के मुद्दे को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। LSTM एक मेमोरी सेल पेश करता है जो नेटवर्क को समय के साथ जानकारी को चुनिंदा रूप से याद रखने या भूलने की अनुमति देता है, जो उन्हें भाषा मॉडलिंग और समय श्रृंखला पूर्वानुमान जैसे कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है।
अधिक विस्तार से, एक LSTM नेटवर्क में कई घटक होते हैं:
* एक इनपुट गेट: यह घटक इनपुट डेटा लेता है और निर्णय लेता है कि मेमोरी सेल में कौन सी जानकारी की अनुमति दी जाए। * एक मेमोरी सेल: यह घटक उस जानकारी को संग्रहीत करता है जिसे मेमोरी सेल में अनुमति दी जाती है। * एक आउटपुट गेट: यह घटक जानकारी लेता है मेमोरी सेल से और इसे अंतिम परिणाम के रूप में आउटपुट करता है। * एक भूल गेट: यह घटक निर्धारित करता है कि मेमोरी सेल से कौन सी जानकारी हटानी है। LSTM को समय के माध्यम से बैकप्रोपेगेशन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो आरएनएन पर बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम लागू करने का एक तरीका है। प्रशिक्षण के दौरान, नेटवर्क को इनपुट डेटा के अनुक्रम के साथ प्रस्तुत किया जाता है, और यह भविष्यवाणियों के अनुक्रम को आउटपुट करता है। प्रत्येक समय चरण में त्रुटियों की गणना की जाती है, और नेटवर्क के वजन को अद्यतन करने के लिए ग्रेडिएंट्स को समय में पीछे की ओर प्रचारित किया जाता है। LSTM कई एनएलपी कार्यों, जैसे भाषा मॉडलिंग, मशीन अनुवाद और पाठ वर्गीकरण के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बन गए हैं। इनका उपयोग अन्य क्षेत्रों जैसे वाक् पहचान, छवि कैप्शनिंग और समय श्रृंखला पूर्वानुमान में भी किया गया है।
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