Понимание LSTM: полное руководство по долговременной кратковременной памяти

LSV означает «длинная краткосрочная память», которая представляет собой тип архитектуры рекуррентной нейронной сети (RNN), которая особенно хорошо подходит для данных последовательностей. В отличие от традиционных RNN, LSTM обладают способностью изучать долгосрочные зависимости в данных и более эффективно справляются с проблемой исчезающего градиента, которая может возникнуть при обучении RNN на длинных последовательностях.

LSTM состоят из нескольких ключевых компонентов, в том числе:

* входной шлюз: этот компонент определяет, какой новой информации разрешено войти в состояние ячейки. * Ворота забывания: этот компонент определяет, какая информация из предыдущих временных шагов должна быть отброшена. * Состояние ячейки: этот компонент хранит внутреннюю память Сеть LSTM.
* Выходной вентиль: этот компонент определяет, какая информация о состоянии ячейки должна быть выведена.

LSTM широко используются в различных приложениях, таких как обработка естественного языка, распознавание речи и прогнозирование временных рядов. Они особенно полезны для задач, требующих способности запоминать информацию в течение длительных периодов времени, или для задач, предполагающих сложные временные зависимости.