LSTM を理解する: 深層学習における選択的記憶の力

LSTは長期短期記憶の略です。これはリカレントニューラルネットワーク (RNN) アーキテクチャの一種で、従来の RNN における勾配消失の問題を処理するように設計されています。 LSTM は、ネットワークが時間の経過とともに情報を選択的に記憶または忘れることを可能にするメモリセルを導入しており、言語モデリングや時系列予測などのタスクに特に役立ちます。詳細には、LSTM ネットワークはいくつかのコンポーネントで構成されています。ゲート: このコンポーネントは入力データを受け取り、どのような情報をメモリセルに入れるかを決定します。
* メモリセル: このコンポーネントはメモリセルに入れることができる情報を保存します。
* 出力ゲート: このコンポーネントは情報を受け取ります。 * 忘却ゲート: このコンポーネントは、メモリセルからどの情報を破棄するかを決定します。

LSTM は、経時的なバックプロパゲーションを使用してトレーニングされます。これは、バックプロパゲーションアルゴリズムを RNN に適用する方法です。トレーニング中、ネットワークには一連の入力データが与えられ、一連の予測が出力されます。誤差は各タイムステップで計算され、勾配が時間的に逆方向に伝播されて、ネットワークの重みが更新されます。

LSTM は、言語モデリング、機械翻訳、テキスト分類など、多くの NLP タスクで一般的な選択肢となっています。これらは、音声認識、画像キャプション、時系列予測などの他の分野でも使用されています。