दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM)

लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) एक प्रकार का आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (RNN) है जिसका उपयोग डेटा में अस्थायी निर्भरता को मॉडल करने के लिए किया जाता है। विशेष रूप से, यह पिछली घटनाओं या पहले देखे गए समय पर निर्भरता को "याद" कर सकता है। इसका व्यापक रूप से कई डोमेन में उपयोग किया जाता है, जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मशीन अनुवाद, छवि कैप्शनिंग और वाक् पहचान।

LSTM एक प्रकार का नेटवर्क है जिसे विशेष रूप से कंप्यूटर को जानकारी को अधिक समय तक याद रखने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो आमतौर पर आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के साथ संभव होता है। दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी मॉडल "कोशिकाओं" का उपयोग करके काम करता है जो लंबे समय तक जानकारी संग्रहीत करते हैं; जब एक नए इनपुट का पता चलता है, तो नई कोशिकाएँ बनाई जाती हैं जो मौजूदा कोशिकाओं से जुड़ जाती हैं। इसके साथ ही, नई कोशिकाएँ मौजूदा कोशिकाओं के अंदर संग्रहीत कुछ जानकारी को "भूलने" में सक्षम हैं, जिससे नेटवर्क को जो कुछ भी सीखा है उसे "भूलने" की अनुमति मिलती है।

LSTM के प्रमुख घटक मेमोरी सेल, फ़ॉरगेट गेट और इनपुट गेट हैं। मेमोरी कोशिकाएं लंबे समय तक जानकारी संग्रहीत करने के लिए जिम्मेदार होती हैं, और भूलने और इनपुट गेट यह तय करते हैं कि कोशिकाओं में कौन सी जानकारी संग्रहीत की जानी चाहिए या नहीं। ये घटक LSTM नेटवर्क को अतीत को "याद रखने" के साथ-साथ नए इनपुट को ध्यान में रखने में सक्षम बनाते हैं।

LSTM प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और छवि पहचान सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में एक आवश्यक उपकरण है। वे पूर्व ज्ञान को ध्यान में रखने में सक्षम हैं और इसका उपयोग पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण दोनों में किया जा सकता है। उनका उपयोग स्टॉक की कीमतों और भाषा अनुवाद की भविष्यवाणी से लेकर स्वायत्त ड्राइविंग और वीडियो प्लेबैक तक होता है।

कुल मिलाकर, LSTM नेटवर्क लंबे समय तक जानकारी संग्रहीत करने और पारंपरिक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में नए इनपुट को अधिक कुशलता से संसाधित करने की क्षमता के कारण विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अत्यधिक प्रभावी तंत्रिका नेटवर्क हैं।