Compreendendo LSTMs: o poder da memória seletiva no aprendizado profundo

LST significa Memória Longa e de Curto Prazo. É um tipo de arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN) projetada para lidar com o problema de desaparecimento de gradientes em RNNs tradicionais. LSTMs introduzem uma célula de memória que permite à rede lembrar ou esquecer seletivamente informações ao longo do tempo, o que os torna particularmente úteis para tarefas como modelagem de linguagem e previsão de séries temporais.

Mais detalhadamente, uma rede LSTM consiste em vários componentes:

* Uma entrada porta: Este componente recebe os dados de entrada e decide quais informações permitir a entrada na célula de memória.
* Uma célula de memória: este componente armazena as informações que são permitidas na célula de memória.
* Uma porta de saída: este componente recebe as informações da célula de memória e gera-o como resultado final.
* Uma porta de esquecimento: Este componente determina quais informações descartar da célula de memória.

LSTMs são treinados usando retropropagação ao longo do tempo, que é uma forma de aplicar o algoritmo de retropropagação aos RNNs. Durante o treinamento, a rede recebe uma sequência de dados de entrada e produz uma sequência de previsões. Os erros são calculados a cada passo de tempo e os gradientes são propagados para trás no tempo para atualizar os pesos da rede.

LSTMs se tornaram uma escolha popular para muitas tarefas de PNL, como modelagem de linguagem, tradução automática e classificação de texto. Eles também têm sido usados em outras áreas, como reconhecimento de fala, legendagem de imagens e previsão de séries temporais.