Разумевање ЛСТМ-а: Водич за дуготрајно краткорочно памћење у дубоком учењу

ЛСЦ је скраћеница за „Лонг Схорт-Терм Мемори” која је тип архитектуре рекурентне неуронске мреже (РНН) која се обично користи за обраду секвенцијалних података. За разлику од традиционалних РНН-ова, ЛСТМ-ови имају способност да науче дугорочне зависности у подацима, што их чини посебно корисним за задатке као што су моделирање језика и предвиђање временских серија.ӕӕУ ЛСТМ мрежи, улазни подаци се уносе у меморијску ћелију, која чува информације и користи их за производњу излаза. Меморијска ћелија има три капије: улазну капију, излазну капију и капију за заборав. Улазни гејт одређује коју нову информацију треба додати у меморијску ћелију, излазни гејт одређује које информације треба да изађе, а гејт за заборав одређује које информације треба одбацити. Овај селективни меморијски механизам омогућава ЛСТМ-има да одрже трајније памћење прошлих догађаја, чак и када се нове информације обрађују.ӕӕЛСТМ-и су се широко користили у многим апликацијама као што су обрада природног језика, препознавање говора и предвиђање временских серија. Они су посебно корисни за задатке који захтевају обраду дугих низова података, где традиционални РНН-ови могу да се боре да ухвате дугорочне зависности.