Memoria a breve termine (LSTM)

La memoria a breve termine (LSTM) è un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) utilizzata per modellare le dipendenze temporali nei dati. In particolare, può "ricordare" eventi passati o dipendenze da tempi osservati in precedenza. È ampiamente utilizzata in diversi ambiti, come l'elaborazione del linguaggio naturale, la traduzione automatica, le didascalie delle immagini e il riconoscimento vocale.

Una LSTM è un tipo di rete progettata specificamente per aiutare un computer a ricordare le informazioni per un periodo di tempo più lungo di quello normalmente possibile con una rete neurale ricorrente. Il modello di memoria a breve termine funziona utilizzando "cellule" che immagazzinano informazioni per lunghi periodi di tempo; quando viene rilevato un nuovo input, vengono create nuove cellule che si collegano a quelle esistenti. Inoltre, le nuove cellule sono in grado di "dimenticare" alcune delle informazioni immagazzinate nelle cellule esistenti, consentendo alla rete di "dimenticare" parte di ciò che ha appreso.

I componenti chiave dell'LSTM sono le cellule di memoria, le porte di dimenticanza e le porte di ingresso. Le cellule di memoria sono responsabili della memorizzazione delle informazioni per lunghi periodi di tempo, mentre le porte di dimenticanza e di ingresso decidono quali informazioni devono o non devono essere memorizzate nelle cellule. Questi componenti permettono alle reti LSTM di "ricordare" il passato e di tenere conto di nuovi input.

Le LSTM sono uno strumento essenziale in diverse applicazioni, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini. Sono in grado di tenere conto delle conoscenze pregresse e possono essere utilizzate sia nell'apprendimento supervisionato che in quello non supervisionato. Il loro utilizzo spazia dalla previsione dei prezzi delle azioni alla traduzione linguistica, dalla guida autonoma alla riproduzione di video.

Nel complesso, le reti LSTM sono reti neurali molto efficaci per una varietà di applicazioni, grazie alla loro capacità di memorizzare informazioni per lunghi periodi di tempo e di elaborare nuovi input in modo più efficiente rispetto alle reti neurali ricorrenti tradizionali.