Mémoire à long terme (LSTM)

La mémoire à long terme (LSTM) est un type de réseau neuronal récurrent (RNN) utilisé pour modéliser les dépendances temporelles dans les données. Plus précisément, il peut "se souvenir" d'événements passés ou de dépendances à partir de moments observés précédemment. Elle est largement utilisée dans un certain nombre de domaines, tels que le traitement du langage naturel, la traduction automatique, le sous-titrage d'images et la reconnaissance vocale.

Une LSTM est un type de réseau spécialement conçu pour aider un ordinateur à mémoriser des informations pendant une durée plus longue que celle habituellement possible avec un réseau neuronal récurrent. Le modèle de mémoire à long terme fonctionne à l'aide de "cellules" qui stockent des informations pendant de longues périodes ; lorsqu'une nouvelle entrée est détectée, de nouvelles cellules sont créées et reliées aux cellules existantes. En outre, les nouvelles cellules sont capables d'"oublier" certaines des informations stockées dans les cellules existantes, ce qui permet au réseau d'"oublier" une partie de ce qu'il a appris.

Les principaux composants de la LSTM sont les cellules de mémoire, les portes d'oubli et les portes d'entrée. Les cellules de mémoire sont chargées de stocker les informations pendant de longues périodes, et les portes d'oubli et d'entrée décident quelles informations doivent ou ne doivent pas être stockées dans les cellules. Ces composants permettent aux réseaux LSTM de "se souvenir" du passé tout en étant capables de prendre en compte de nouvelles données.

Les LSTM sont un outil essentiel dans une variété d'applications, y compris le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images. Elles sont capables de prendre en compte des connaissances préalables et peuvent être utilisées dans le cadre d'un apprentissage supervisé ou non supervisé. Leurs utilisations vont de la prédiction des cours boursiers et de la traduction linguistique à la conduite autonome et à la lecture vidéo.

Dans l'ensemble, les réseaux LSTM sont des réseaux neuronaux très efficaces pour une variété d'applications en raison de leur capacité à stocker des informations pendant de longues périodes et à traiter de nouvelles entrées plus efficacement que les réseaux neuronaux récurrents traditionnels.