Разбиране на LSTMs: Изчерпателно ръководство за дълготрайна краткосрочна памет

LSV означава „дългосрочна памет“, която е тип архитектура на повтаряща се невронна мрежа (RNN), която е особено подходяща за данни от последователности. За разлика от традиционните RNN, LSTM имат способността да научават дългосрочни зависимости в данните и са по-ефективни при справянето с проблема с изчезващия градиент, който може да възникне при обучение на RNN върху дълги последователности.

LSTM се състоят от няколко ключови компонента, включително:

* An входна врата: Този компонент определя на коя нова информация е разрешено да влезе в състоянието на клетката.
* Порта за забравяне: Този компонент определя коя информация от предишни времеви стъпки трябва да бъде отхвърлена.
* Състояние на клетка: Този компонент съхранява вътрешната памет на LSTM мрежа.
* Изходяща врата: Този компонент определя коя информация от състоянието на клетката трябва да бъде изведена.

LSTM са широко използвани в различни приложения, като обработка на естествен език, разпознаване на реч и прогнозиране на времеви серии. Те са особено полезни за задачи, които изискват способност за запомняне на информация за дълги периоди от време, или за задачи, които включват сложни времеви зависимости.