Compreendendo LSTMs: um guia abrangente para memória de longo e curto prazo

LSV significa "Long Short-Term Memory", que é um tipo de arquitetura de rede neural recorrente (RNN) particularmente adequada para dados de sequência. Ao contrário dos RNNs tradicionais, os LSTMs têm a capacidade de aprender dependências de longo prazo nos dados e são mais eficientes no tratamento do problema do gradiente de fuga que pode ocorrer ao treinar RNNs em sequências longas.

LSTMs consistem em vários componentes principais, incluindo:

* Um porta de entrada: este componente determina quais novas informações podem entrar no estado da célula.
* Uma porta de esquecimento: este componente determina quais informações de etapas de tempo anteriores devem ser descartadas.
* Um estado da célula: este componente contém a memória interna do Rede LSTM.
* Uma porta de saída: Este componente determina quais informações do estado da célula devem ser emitidas.

LSTMs têm sido amplamente utilizados em uma variedade de aplicações, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais. Eles são particularmente úteis para tarefas que exigem a capacidade de lembrar informações durante longos períodos de tempo ou para tarefas que envolvem dependências temporais complexas.