LSTM's begrijpen: de kracht van selectief geheugen bij diep leren

LST staat voor Long Short Term Memory. Het is een soort Recurrent Neural Network (RNN)-architectuur die is ontworpen om het probleem van verdwijnende gradiënten in traditionele RNN's aan te pakken. LSTM's introduceren een geheugencel waarmee het netwerk in de loop van de tijd selectief informatie kan onthouden of vergeten, waardoor ze bijzonder nuttig zijn voor taken zoals taalmodellering en tijdreeksvoorspellingen. Meer gedetailleerd bestaat een LSTM-netwerk uit verschillende componenten: poort: dit onderdeel neemt de invoergegevens op en beslist welke informatie in de geheugencel wordt toegelaten.* Een geheugencel: dit onderdeel slaat de informatie op die in de geheugencel is toegestaan.
* Een uitvoerpoort: dit onderdeel neemt de informatie op uit de geheugencel en geeft dit als eindresultaat weer.* Een vergeetpoort: deze component bepaalt welke informatie uit de geheugencel moet worden verwijderd.

LSTM's worden getraind met behulp van backpropagation door de tijd, wat een manier is om het backpropagation-algoritme toe te passen op RNN's. Tijdens de training krijgt het netwerk een reeks invoergegevens te zien en voert het een reeks voorspellingen uit. De fouten worden bij elke tijdstap berekend en de gradiënten worden terug in de tijd gepropageerd om de gewichten van het netwerk bij te werken.

LSTM's zijn een populaire keuze geworden voor veel NLP-taken, zoals taalmodellering, automatische vertaling en tekstclassificatie. Ze zijn ook gebruikt op andere gebieden, zoals spraakherkenning, ondertiteling van afbeeldingen en voorspelling van tijdreeksen.