Понимание LSTM: сила избирательной памяти в глубоком обучении

LST означает «долгая кратковременная память». Это тип архитектуры рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенный для решения проблемы исчезновения градиентов в традиционных RNN. LSTM представляют собой ячейку памяти, которая позволяет сети выборочно запоминать или забывать информацию с течением времени, что делает их особенно полезными для таких задач, как языковое моделирование и прогнозирование временных рядов.

Более подробно, сеть LSTM состоит из нескольких компонентов:

* Входные данные Ворота: Этот компонент принимает входные данные и решает, какую информацию разрешить в ячейке памяти.
* Ячейка памяти: Этот компонент хранит информацию, которая разрешена в ячейке памяти.
* Выходной вентиль: Этот компонент принимает информацию из ячейки памяти и выводит его как окончательный результат.
* Ворота забывания: этот компонент определяет, какую информацию следует удалить из ячейки памяти.

LSTM обучаются с использованием обратного распространения ошибки во времени, что является способом применения алгоритма обратного распространения ошибки к RNN. Во время обучения сети предоставляется последовательность входных данных и выводится последовательность прогнозов. Ошибки рассчитываются на каждом временном шаге, а градиенты распространяются назад во времени для обновления весов сети. LSTM стали популярным выбором для многих задач НЛП, таких как языковое моделирование, машинный перевод и классификация текста. Они также использовались в других областях, таких как распознавание речи, субтитры к изображениям и прогнозирование временных рядов.