Длительная кратковременная память: простое объяснение модели LSTM

В машинном обучении модель Long Short-Term Memory (LSTM) используется в основном для обработки последовательных данных

Понимать основную идею длинной кратковременной памяти (LSTM)

Сегодня обработка последовательных данных имеет большое значение. Будь то распознавание речи, анализ текста или даже прогнозирование курса акций, последовательности являются основой для многих вещей. Именно здесь на помощь приходит модель Long Short-Term Memory (LSTM) — особый тип нейронной сети, идеально подходящий для решения подобных задач.

• В отличие от обычных рекуррентных нейронных сетей (РНС), LSTM может хранить информацию в течение длительных периодов времени. Это делает ее особенно подходящей для работы с последовательными данными, где важны прошлые события.

• Модель LSTM состоит из различных «ворот», которые регулируют поток информации. Эти ворота определяют, когда информация забывается, сохраняется или извлекается.

• Состояние ячейки является основой LSTM. Оно действует как своего рода память, сохраняя информацию в течение длительных последовательностей.

• Ворота забывания решают, какую информацию следует удалить из состояния ячейки. Он использует сигмоидальную функцию для определения того, какие значения отбрасываются, а какие остаются в памяти.

• При этом решается, какая новая информация о состоянии ячейки должна быть добавлена. Она состоит из двух частей: сигмоидальной функции активации, которая решает, какие значения обновлять, и функции tanh, которая генерирует новые значения-кандидаты.

Применение и преимущества LSTM

ЛСТМ способны улавливать долгосрочные зависимости в последовательностях. Это дает им широкий спектр применения.

• LSTM-модели отлично подходят для прогнозирования последовательностей, например, погодных данных или цен на акции. Благодаря своей памяти и способности использовать информацию длительного хранения, LSTM могут улавливать сложные взаимосвязи в данных.

• В NLP LSTM часто используются для таких задач, как классификация текстов, распознавание именованных сущностей и машинный перевод. Они могут лучше улавливать контекст текстов и тем самым повышать качество результатов.

• LSTM также может использоваться в распознавании речи для преобразования произнесенных слов в текст.

• Способность улавливать долгосрочные зависимости делает LSTM идеальными для приложений, в которых важны временные отношения, например, в музыкальной композиции.