Compreendendo LSTMs: um guia para memória de longo e curto prazo em aprendizado profundo

LSC significa "Long Short-Term Memory", que é um tipo de arquitetura de rede neural recorrente (RNN) comumente usada para processamento de dados sequenciais. Ao contrário dos RNNs tradicionais, os LSTMs têm a capacidade de aprender dependências de dados de longo prazo, tornando-os particularmente úteis para tarefas como modelagem de linguagem e previsão de séries temporais.

Em uma rede LSTM, os dados de entrada são alimentados em uma célula de memória, que armazena o informações e as utiliza para produzir um resultado. A célula de memória possui três portas: uma porta de entrada, uma porta de saída e uma porta de esquecimento. A porta de entrada determina quais novas informações adicionar à célula de memória, a porta de saída determina quais informações serão emitidas e a porta de esquecimento determina quais informações descartar. Este mecanismo de memória seletiva permite que os LSTMs mantenham uma memória mais persistente de eventos passados, mesmo quando novas informações são processadas.

LSTMs têm sido amplamente utilizados em muitas aplicações, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais. Eles são particularmente úteis para tarefas que exigem o processamento de longas sequências de dados, onde as RNNs tradicionais podem ter dificuldades para capturar dependências de longo prazo.