Дългосрочна памет: LSTM моделът е обяснен просто

В машинното обучение моделът на дълготрайната памет (LSTM) се използва главно при обработката на последователни данни.

Познайте основната идея на модела на дългата краткотрайна памет (LSTM)

Днес обработката на последователни данни е от голямо значение. Независимо дали става въпрос за разпознаване на реч, анализ на текст или дори прогнозиране на цените на акциите, последователностите са в основата на много неща. Именно тук се появява моделът с дълга краткосрочна памет (LSTM) – специален тип невронна мрежа, която е напълно подходяща за такива задачи.

• За разлика от обикновените рекурентни невронни мрежи (RNN), LSTM може да съхранява информация за по-дълги периоди от време. Това я прави особено подходяща за последователни данни, при които са важни минали събития.

• Моделът на LSTM се състои от различни „вратички“, които регулират потока от информация. Тези врати определят кога информацията се забравя, съхранява или извлича.

• Състоянието на клетката е в основата на LSTM. То действа като вид памет, съхраняваща информация за дълги последователности.

• Вратата за забравяне решава каква информация да се премахне от състоянието на клетката. Той използва сигмоидната функция, за да определи кои стойности се изхвърлят и кои остават в паметта.

• Това решава каква нова информация за състоянието на клетката трябва да се добави. Тя се състои от две части: Функцията за активиране на сигмоида, която решава кои стойности да се актуализират, и функцията tanh, която генерира нови кандидат стойности.

Приложение и предимства на LSTM

LSTM могат да улавят дългосрочни зависимости в последователностите. Това им дава възможност за широк спектър от приложения.

• LSTM моделите са отлични за прогнозиране на последователности, като например метеорологични данни или цени на акции. Благодарение на паметта си и способността си да използват информация, връщаща се много назад, LSTM моделите могат да улавят сложни връзки в данните.

• В NLP LSTM често се използват за задачи като класификация на текст, разпознаване на именувани същности и машинен превод. Те могат да уловят по-добре контекста на текстовете и по този начин да подобрят качеството на резултатите.

• LSTM може да се използва и при разпознаване на реч, за да се преобразуват произнесени думи в текст.

• Способността за улавяне на дългосрочни зависимости прави LSTM идеални за приложения, в които времевите връзки са важни, като например музикалната композиция.