LSTM を理解する: 深層学習における長期短期記憶に関するガイド

LSC は「Long Short-Term Memory」の略で、シーケンシャルデータの処理に一般的に使用される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す。従来の RNN とは異なり、LSTM はデータの長期的な依存関係を学習する機能を備えているため、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。LSTM ネットワークでは、入力データはメモリセルに供給され、メモリセルにデータが格納されます。情報を取得し、それを使用して出力を生成します。メモリセルには、入力ゲート、出力ゲート、および忘却ゲートの 3 つのゲートがあります。入力ゲートはメモリセルにどのような新しい情報を追加するかを決定し、出力ゲートはどの情報を出力するかを決定し、忘却ゲートはどの情報を破棄するかを決定します。この選択的記憶メカニズムにより、LSTM は、新しい情報が処理されるときでも、過去のイベントのより永続的な記憶を維持できます。LSTM は、自然言語処理、音声認識、時系列予測などの多くのアプリケーションで広く使用されています。これらは、従来の RNN では長期的な依存関係を取得するのが困難な、長いデータシーケンスの処理が必要なタスクに特に役立ちます。