Tìm hiểu LSTM: Hướng dẫn về trí nhớ ngắn hạn dài trong học sâu

LSC là viết tắt của "Bộ nhớ ngắn hạn dài", là một loại kiến trúc Mạng thần kinh tái phát (RNN) thường được sử dụng để xử lý dữ liệu tuần tự. Không giống như RNN truyền thống, LSTM có khả năng tìm hiểu các phụ thuộc lâu dài trong dữ liệu, khiến chúng đặc biệt hữu ích cho các tác vụ như lập mô hình ngôn ngữ và dự báo chuỗi thời gian.

Trong mạng LSTM, dữ liệu đầu vào được đưa vào ô nhớ, nơi lưu trữ thông tin thông tin và sử dụng nó để tạo ra đầu ra. Ô nhớ có ba cổng: cổng vào, cổng ra và cổng quên. Cổng đầu vào xác định thông tin mới nào cần thêm vào ô nhớ, cổng đầu ra xác định thông tin nào sẽ xuất ra và cổng quên xác định thông tin nào cần loại bỏ. Cơ chế bộ nhớ chọn lọc này cho phép LSTM duy trì bộ nhớ lâu dài hơn về các sự kiện trong quá khứ, ngay cả khi thông tin mới được xử lý.

LSTM đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và dự báo chuỗi thời gian. Chúng đặc biệt hữu ích cho các tác vụ yêu cầu xử lý chuỗi dữ liệu dài, trong đó RNN truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc dài hạn.