Hiểu LSTM: Hướng dẫn toàn diện về trí nhớ ngắn hạn dài

LSV là viết tắt của "Bộ nhớ ngắn hạn dài", là một loại kiến trúc Mạng thần kinh tái phát (RNN) đặc biệt phù hợp với dữ liệu chuỗi. Không giống như RNN truyền thống, LSTM có khả năng tìm hiểu các phần phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu và chúng hiệu quả hơn trong việc xử lý vấn đề độ biến thiên biến mất có thể xảy ra khi huấn luyện RNN qua các chuỗi dài.

LSTM bao gồm một số thành phần chính, bao gồm:

* An cổng đầu vào: Thành phần này xác định thông tin mới nào được phép vào trạng thái ô.
* Cổng quên: Thành phần này xác định thông tin nào từ các bước thời gian trước đó sẽ bị loại bỏ.
* Trạng thái ô: Thành phần này chứa bộ nhớ trong của Mạng LSTM.
* Cổng đầu ra: Thành phần này xác định thông tin nào từ trạng thái ô sẽ được xuất ra.

LSTM đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và dự báo chuỗi thời gian. Chúng đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ đòi hỏi khả năng ghi nhớ thông tin trong thời gian dài hoặc cho các nhiệm vụ liên quan đến sự phụ thuộc phức tạp về thời gian.