Разумевање ЛСТМ-а: Моћ селективног памћења у дубоком учењу

ЛСТ је скраћеница од Лонг Схорт-Терм Мемори. То је тип архитектуре рекурентне неуронске мреже (РНН) која је дизајнирана да се бави проблемом нестајања градијената у традиционалним РНН-овима. ЛСТМ уводе меморијску ћелију која омогућава мрежи да селективно памти или заборави информације током времена, што их чини посебно корисним за задатке као што су моделирање језика и предвиђање временских серија.ӕӕЈош детаљније, ЛСТМ мрежа се састоји од неколико компоненти:ӕӕ* Улаз капија: Ова компонента узима улазне податке и одлучује које информације ће дозволити у меморијску ћелију.ӕ* Меморијска ћелија: Ова компонента складишти информације које су дозвољене у меморијској ћелији.ӕ* Излазна капија: Ова компонента узима информације из меморијске ћелије и емитује га као коначни резултат.ӕ* Капија за заборав: Ова компонента одређује које информације треба одбацити из меморијске ћелије.ӕӕЛСТМ-ови се обучавају коришћењем пропагације уназад кроз време, што је начин примене алгоритма за ширење уназад на РНН-ове. Током обуке, мрежи се представља низ улазних података, а она даје низ предвиђања. Грешке се израчунавају у сваком временском кораку, а градијенти се пропагирају уназад у времену да би се ажурирале тежине мреже.ӕӕЛСТМ су постали популаран избор за многе НЛП задатке, као што су моделирање језика, машинско превођење и класификација текста. Такође су коришћени у другим областима као што су препознавање говора, натписи слика и предвиђање временских серија.