LSTM 이해: 딥러닝에서 선택적 기억의 힘

LST는 장기 단기 기억을 의미합니다. 이는 기존 RNN의 그래디언트 소실 문제를 처리하도록 설계된 RNN(Recurrent Neural Network) 아키텍처 유형입니다. LSTM은 네트워크가 시간이 지남에 따라 정보를 선택적으로 기억하거나 잊을 수 있도록 하는 메모리 셀을 도입합니다. 이는 언어 모델링 및 시계열 예측과 같은 작업에 특히 유용합니다. 더 자세히 설명하면 LSTM 네트워크는 여러 구성 요소로 구성됩니다. 게이트: 이 구성 요소는 입력 데이터를 받아 어떤 정보를 메모리 셀에 허용할지 결정합니다.
* 메모리 셀: 이 구성 요소는 메모리 셀에 허용되는 정보를 저장합니다.
* 출력 게이트: 이 구성 요소는 정보를 가져옵니다.
* 망각 게이트(forget Gate): 이 구성 요소는 메모리 셀에서 어떤 정보를 버릴지 결정합니다. LSTM은 역전파 알고리즘을 RNN에 적용하는 방법인 시간에 따른 역전파를 사용하여 훈련됩니다. 훈련 중에 네트워크에는 일련의 입력 데이터가 제공되고 일련의 예측이 출력됩니다. 오류는 각 시간 단계에서 계산되고 기울기는 시간에 따라 역방향으로 전파되어 네트워크의 가중치를 업데이트합니다. LSTM은 언어 모델링, 기계 번역 및 텍스트 분류와 같은 많은 NLP 작업에 널리 사용됩니다. 또한 음성 인식, 이미지 캡션, 시계열 예측과 같은 다른 영역에서도 사용되었습니다.