Memoria a largo plazo (LSTM)

La memoria a largo plazo (LSTM) es un tipo de red neuronal recurrente (RNN) que se utiliza para modelar dependencias temporales en los datos. En concreto, puede "recordar" eventos pasados o dependencias de tiempos observados previamente. Se utiliza mucho en diversos campos, como el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, el subtitulado de imágenes y el reconocimiento de voz.

Una LSTM es un tipo de red diseñada específicamente para ayudar a un ordenador a recordar información durante más tiempo del que suele ser posible con una red neuronal recurrente. El modelo de memoria a corto plazo funciona mediante "células" que almacenan información durante largos periodos de tiempo; cuando se detecta una nueva entrada, se crean nuevas células que se enlazan con las existentes. Además, las nuevas células son capaces de "olvidar" parte de la información almacenada en las células existentes, lo que permite a la red "olvidar" parte de lo que ha aprendido.

Los componentes clave de la LSTM son las células de memoria, las puertas de olvido y las puertas de entrada. Las células de memoria se encargan de almacenar información durante largos periodos de tiempo, y las puertas de olvido y entrada deciden qué información debe o no almacenarse en las células. Estos componentes son los que permiten a las redes LSTM "recordar" el pasado y, al mismo tiempo, tener en cuenta nuevos datos.

Los LSTM son una herramienta esencial en diversas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes. Son capaces de tener en cuenta el conocimiento previo y pueden utilizarse tanto en el aprendizaje supervisado como en el no supervisado. Sus usos van desde la predicción de cotizaciones bursátiles y la traducción de idiomas hasta la conducción autónoma y la reproducción de vídeo.

En general, las redes LSTM son redes neuronales muy eficaces para diversas aplicaciones debido a su capacidad para almacenar información durante largos periodos de tiempo y procesar nuevas entradas de forma más eficiente que las redes neuronales recurrentes tradicionales.