Розуміння LSTM: сила вибіркової пам’яті в глибокому навчанні

LST означає довготривалу короткочасну пам'ять. Це тип архітектури повторюваної нейронної мережі (RNN), який призначений для вирішення проблеми зникнення градієнтів у традиційних RNN. LSTM представляють комірку пам’яті, яка дозволяє мережі вибірково запам’ятовувати або забувати інформацію з часом, що робить їх особливо корисними для таких завдань, як моделювання мови та прогнозування часових рядів.

Більш детально, мережа LSTM складається з кількох компонентів:

* Вхід Ворота: Цей компонент приймає вхідні дані та вирішує, яку інформацію дозволити в комірку пам’яті.
* Комірка пам’яті: Цей компонент зберігає інформацію, яка дозволена в комірку пам’яті.
* Вихідний ворота: Цей компонент приймає інформацію із комірки пам’яті та виводить його як остаточний результат.
* Шлюз забуття: цей компонент визначає, яку інформацію відкидати з комірки пам’яті.

LSTM навчаються за допомогою зворотного поширення в часі, що є способом застосування алгоритму зворотного поширення до RNN. Під час навчання мережі представлена послідовність вхідних даних, і вона виводить послідовність прогнозів. Помилки обчислюються на кожному кроці часу, а градієнти поширюються назад у часі, щоб оновити ваги мережі.

LSTM стали популярним вибором для багатьох завдань NLP, таких як мовне моделювання, машинний переклад і класифікація тексту. Вони також використовувалися в інших сферах, таких як розпізнавання мови, підписи до зображень і прогнозування часових рядів.