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Comprendre les LSTM : un guide complet sur la mémoire à long terme et à court terme

LSV signifie « Long Short-Term Memory », qui est un type d'architecture de réseau neuronal récurrent (RNN) particulièrement adapté aux données de séquence. Contrairement aux RNN traditionnels, les LSTM ont la capacité d'apprendre les dépendances à long terme des données et sont plus efficaces pour gérer le problème de gradient de disparition qui peut survenir lors de la formation des RNN sur de longues séquences.

Les LSTM se composent de plusieurs composants clés, notamment :

* Un porte d'entrée : ce composant détermine quelles nouvelles informations sont autorisées à entrer dans l'état de la cellule.
* Une porte d'oubli : ce composant détermine quelles informations des pas de temps précédents doivent être ignorées.
* Un état de cellule : ce composant contient la mémoire interne du Réseau LSTM.
* Une porte de sortie : ce composant détermine quelles informations de l'état de la cellule doivent être émises.

Les LSTM ont été largement utilisés dans diverses applications, telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la prévision de séries chronologiques. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches qui nécessitent la capacité de mémoriser des informations sur de longues périodes ou pour les tâches qui impliquent des dépendances temporelles complexes.

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