Tìm hiểu LSTM: Sức mạnh của trí nhớ chọn lọc trong học sâu

LST là viết tắt của Bộ nhớ ngắn hạn dài. Nó là một loại kiến trúc Mạng thần kinh tái phát (RNN) được thiết kế để xử lý vấn đề biến mất độ dốc trong RNN truyền thống. LSTM giới thiệu một ô nhớ cho phép mạng ghi nhớ hoặc quên thông tin có chọn lọc theo thời gian, điều này khiến chúng đặc biệt hữu ích cho các tác vụ như lập mô hình ngôn ngữ và dự báo chuỗi thời gian.

Chi tiết hơn, mạng LSTM bao gồm một số thành phần:

* Đầu vào cổng: Thành phần này lấy dữ liệu đầu vào và quyết định thông tin nào được phép vào ô nhớ.
* Ô nhớ: Thành phần này lưu trữ thông tin được phép vào ô nhớ.
* Cổng đầu ra: Thành phần này lấy thông tin từ ô nhớ và xuất nó dưới dạng kết quả cuối cùng.
* Cổng quên: Thành phần này xác định thông tin nào cần loại bỏ khỏi ô nhớ.

LSTM được huấn luyện bằng cách sử dụng lan truyền ngược theo thời gian, đây là một cách áp dụng thuật toán lan truyền ngược cho RNN. Trong quá trình đào tạo, mạng được cung cấp một chuỗi dữ liệu đầu vào và đưa ra một chuỗi dự đoán. Các lỗi được tính toán ở mỗi bước thời gian và độ dốc được truyền ngược theo thời gian để cập nhật trọng số của mạng.

LSTM đã trở thành lựa chọn phổ biến cho nhiều tác vụ NLP, chẳng hạn như mô hình hóa ngôn ngữ, dịch máy và phân loại văn bản. Chúng cũng đã được sử dụng trong các lĩnh vực khác như nhận dạng giọng nói, chú thích hình ảnh và dự báo chuỗi thời gian.