Comprensión de los LSTM: una guía completa para la memoria a largo plazo

LSV significa "memoria larga a corto plazo", que es un tipo de arquitectura de red neuronal recurrente (RNN) que es particularmente adecuada para datos de secuencia. A diferencia de los RNN tradicionales, los LSTM tienen la capacidad de aprender dependencias a largo plazo en los datos y son más eficientes a la hora de manejar el problema del gradiente de fuga que puede ocurrir cuando se entrenan RNN en secuencias largas. Los LSTM constan de varios componentes clave, que incluyen: puerta de entrada: este componente determina qué nueva información puede ingresar al estado de la celda.
* Una puerta de olvido: este componente determina qué información de pasos de tiempo anteriores debe descartarse.
* Un estado de celda: este componente contiene la memoria interna del Red LSTM.
* Una puerta de salida: este componente determina qué información del estado de la celda debe generarse.

Los LSTM se han utilizado ampliamente en una variedad de aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y el pronóstico de series de tiempo. Son particularmente útiles para tareas que requieren la capacidad de recordar información durante largos períodos de tiempo o para tareas que involucran dependencias temporales complejas.