การทำความเข้าใจ LSTM: พลังของหน่วยความจำแบบเลือกสรรในการเรียนรู้เชิงลึก
LST ย่อมาจากหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว เป็นสถาปัตยกรรม Recurrent Neural Network (RNN) ประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปใน RNN แบบดั้งเดิม LSTM แนะนำเซลล์หน่วยความจำที่ช่วยให้เครือข่ายสามารถเลือกจำหรือลืมข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งทำให้มีประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองภาษาและการพยากรณ์อนุกรมเวลา ในรายละเอียดเพิ่มเติม เครือข่าย LSTM ประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่าง:
* ข้อมูลอินพุต ประตู: ส่วนประกอบนี้รับข้อมูลอินพุตและตัดสินใจว่าข้อมูลใดที่จะอนุญาตให้เข้าไปในเซลล์หน่วยความจำ
* เซลล์หน่วยความจำ: ส่วนประกอบนี้จัดเก็บข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้เข้าไปในเซลล์หน่วยความจำ
* เกตเอาต์พุต: ส่วนประกอบนี้รับข้อมูล จากเซลล์หน่วยความจำและส่งออกเป็นผลลัพธ์สุดท้าย
* ประตูลืม: ส่วนประกอบนี้จะกำหนดข้อมูลที่จะละทิ้งจากเซลล์หน่วยความจำ
LSTM ได้รับการฝึกฝนโดยใช้การเผยแพร่ย้อนกลับตามเวลา ซึ่งเป็นวิธีการใช้อัลกอริธึมการเผยแพร่กลับกับ RNN ในระหว่างการฝึก เครือข่ายจะแสดงลำดับข้อมูลอินพุต และเอาต์พุตเป็นลำดับการคาดการณ์ ข้อผิดพลาดจะถูกคำนวณในแต่ละช่วงเวลา และการไล่ระดับสีจะเผยแพร่ย้อนหลังตามเวลาเพื่ออัปเดตน้ำหนักของเครือข่าย
LSTM ได้กลายเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับงาน NLP มากมาย เช่น การสร้างแบบจำลองภาษา การแปลภาษาด้วยเครื่อง และการจัดหมวดหมู่ข้อความ นอกจากนี้ยังใช้ในด้านอื่นๆ เช่น การรู้จำเสียง คำบรรยายภาพ และการพยากรณ์อนุกรมเวลา
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
