Długa pamięć krótkotrwała: proste wyjaśnienie modelu LSTM

W uczeniu maszynowym model LSTM (Long Short-Term Memory) jest używany głównie w przetwarzaniu danych sekwencyjnych

Zrozumienie podstawowej idei długiej pamięci krótkotrwałej (LSTM)

W dzisiejszych czasach przetwarzanie danych sekwencyjnych ma ogromne znaczenie. Niezależnie od tego, czy chodzi o rozpoznawanie mowy, analizę tekstu, czy nawet przewidywanie cen akcji, sekwencje stanowią podstawę wielu rzeczy. W tym miejscu pojawia się model LSTM (Long Short-Term Memory), specjalny rodzaj sieci neuronowej, który doskonale nadaje się do takich zadań.

• W przeciwieństwie do konwencjonalnych rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), LSTM może przechowywać informacje przez dłuższy czas. To sprawia, że jest szczególnie odpowiednia dla danych sekwencyjnych, w których ważne są przeszłe zdarzenia.
• Model LSTM składa się z różnych „bramek”, które regulują przepływ informacji. Bramki te określają, kiedy informacje są zapominane, przechowywane lub odzyskiwane.
• Stan komórki jest sercem LSTM. Działa jak rodzaj pamięci, przechowując informacje w długich sekwencjach.
• Bramka zapominania decyduje o tym, jakie informacje należy usunąć ze stanu komórki. Używa funkcji sigmoidalnej do określenia, które wartości są odrzucane, a które pozostają w pamięci.
• Decyduje o tym, jakie nowe informacje o stanie komórki powinny zostać dodane. Składa się z dwóch części: sigmoidalnej funkcji aktywacji, która decyduje, które wartości zaktualizować, oraz funkcji tanh, która generuje nowe wartości kandydujące.

Zastosowanie i zalety LSTM

LSTM są w stanie uchwycić długoterminowe zależności w sekwencjach. Daje im to szeroki zakres zastosowań.

• Modele LSTM są doskonałe do przewidywania sekwencji, takich jak dane pogodowe lub ceny akcji. Ze względu na ich pamięć i zdolność do korzystania z informacji sięgających daleko wstecz, LSTM mogą uchwycić złożone relacje w danych.

• W NLP, maszyny LSTM są często wykorzystywane do zadań takich jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie encji nazwanych i tłumaczenie maszynowe. Mogą one lepiej uchwycić kontekst tekstów, a tym samym poprawić jakość wyników.

• LSTM może być również używany w rozpoznawaniu mowy do konwersji wypowiadanych słów na tekst.

• Zdolność do przechwytywania długoterminowych zależności sprawia, że LSTM są idealne do zastosowań, w których ważne są relacje czasowe, takich jak komponowanie muzyki.