Разумевање ЛСТМ-а: Свеобухватни водич за дуготрајно краткорочно памћење

ЛСВ је скраћеница за „Дуготрајно памћење“ што је тип архитектуре рекурентне неуронске мреже (РНН) која је посебно погодна за податке о секвенци. За разлику од традиционалних РНН-ова, ЛСТМ-ови имају способност да науче дугорочне зависности у подацима и ефикаснији су у решавању проблема нестајања градијента који може да се јави када тренирају РНН-ове преко дугих секвенци.ӕӕЛСТМ се састоје од неколико кључних компоненти, укључујући:ӕӕ* Ан улазна капија: Ова компонента одређује којим новим информацијама је дозвољено да уђу у стање ћелије.ӕ* Гејт за заборав: Ова компонента одређује које информације из претходних временских корака треба одбацити.ӕ* Стање ћелије: Ова компонента држи интерну меморију ЛСТМ мрежа.ӕ* Излазна капија: Ова компонента одређује које информације из стања ћелије треба да буду излазне.ӕӕЛСТМ се широко користе у различитим апликацијама, као што су обрада природног језика, препознавање говора и предвиђање временских серија. Посебно су корисни за задатке који захтевају способност памћења информација током дужег временског периода или за задатке који укључују сложене временске зависности.