LSTM'leri Anlamak: Derin Öğrenmede Seçici Belleğin Gücü

LST, Uzun Kısa Süreli Bellek anlamına gelir. Geleneksel RNN'lerde kaybolan gradyanlar sorununu ele almak için tasarlanmış bir tür Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) mimarisidir. LSTM'ler, ağın bilgileri zaman içinde seçici olarak hatırlamasına veya unutmasına olanak tanıyan bir bellek hücresi sunar; bu da onları özellikle dil modelleme ve zaman serisi tahmini gibi görevler için yararlı kılar.

Daha ayrıntılı olarak, bir LSTM ağı birkaç bileşenden oluşur:

* Bir giriş kapı: Bu bileşen giriş verisini alır ve hangi bilginin bellek hücresine girmesine izin vereceğine karar verir.
* Bellek hücresi: Bu bileşen, bellek hücresine girmesine izin verilen bilgiyi saklar.
* Çıkış kapısı: Bu bileşen bilgiyi alır bellek hücresinden alır ve bunu nihai sonuç olarak çıkarır.
* Unutma kapısı: Bu bileşen, bellek hücresinden hangi bilgilerin atılacağını belirler.

LSTM'ler, RNN'lere geri yayılım algoritmasını uygulamanın bir yolu olan, zaman içinde geri yayılım kullanılarak eğitilir. Eğitim sırasında, ağa bir dizi giriş verisi sunulur ve bir dizi tahminin çıktısı alınır. Hatalar her zaman adımında hesaplanır ve gradyanlar, ağın ağırlıklarını güncellemek için zamanda geriye doğru yayılır.

LSTM'ler, dil modelleme, makine çevirisi ve metin sınıflandırma gibi birçok NLP görevi için popüler bir seçim haline geldi. Ayrıca konuşma tanıma, görüntü altyazıları ve zaman serisi tahmini gibi diğer alanlarda da kullanılmıştır.