Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) adalah jenis Recurrent Neural Network (RNN) yang digunakan untuk memodelkan ketergantungan temporal dalam data. Secara khusus, ia dapat “mengingat” peristiwa masa lalu atau ketergantungan dari waktu yang diamati sebelumnya. Ini banyak digunakan di sejumlah domain, seperti pemrosesan bahasa alami, terjemahan mesin, teks gambar, dan pengenalan suara.

LSTM adalah jenis jaringan yang dirancang khusus untuk membantu komputer mengingat informasi lebih lama dari biasanya dengan jaringan saraf berulang. Model memori jangka pendek bekerja dengan menggunakan “sel” yang menyimpan informasi untuk jangka waktu lama; ketika masukan baru terdeteksi, sel-sel baru dibuat yang terhubung dengan sel-sel yang ada. Bersamaan dengan ini, sel-sel baru mampu “melupakan” beberapa informasi yang tersimpan di dalam sel yang ada, sehingga memungkinkan jaringan untuk “melupakan” sebagian dari apa yang telah dipelajarinya.

Komponen kunci dari LSTM adalah sel memori, gerbang lupa, dan gerbang masukan. Sel memori bertanggung jawab untuk menyimpan informasi untuk jangka waktu yang lama, dan gerbang lupa dan masukan memutuskan informasi apa yang harus atau tidak harus disimpan dalam sel. Komponen-komponen inilah yang memungkinkan jaringan LSTM “mengingat” masa lalu sekaligus memperhitungkan masukan baru.

LSTM adalah alat penting dalam berbagai aplikasi, termasuk pemrosesan bahasa alami dan pengenalan gambar. Mereka mampu memperhitungkan pengetahuan sebelumnya dan dapat digunakan dalam pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Kegunaannya berkisar dari memprediksi harga saham dan terjemahan bahasa hingga mengemudi otonom dan memutar video.

Secara keseluruhan, jaringan LSTM adalah jaringan saraf yang sangat efektif untuk berbagai aplikasi karena kemampuannya menyimpan informasi untuk jangka waktu yang lama dan memproses masukan baru dengan lebih efisien daripada jaringan saraf berulang tradisional.