ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി (LSTM)

ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (LSTM) എന്നത് ഡാറ്റയിലെ ടെമ്പറൽ ഡിപൻഡൻസികളെ മാതൃകയാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കാണ് (RNN). പ്രത്യേകിച്ചും, ഇതിന് മുൻകാല സംഭവങ്ങളോ മുമ്പ് നിരീക്ഷിച്ച സമയങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ആശ്രിതത്വമോ "ഓർമ്മിക്കാൻ" കഴിയും. നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ, ഇമേജ് ക്യാപ്ഷനിംഗ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ നിരവധി ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു.

ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് സാധാരണയായി സാധ്യമാകുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സമയം വിവരങ്ങൾ ഓർമ്മിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറിനെ സഹായിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഒരു തരം നെറ്റ്‌വർക്കാണ് എൽഎസ്ടിഎം. ദീർഘകാലത്തേക്ക് വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്ന "സെല്ലുകൾ" ഉപയോഗിച്ചാണ് ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി മോഡൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്; ഒരു പുതിയ ഇൻപുട്ട് കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, നിലവിലുള്ള സെല്ലുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന പുതിയ സെല്ലുകൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ഇതോടൊപ്പം, പുതിയ സെല്ലുകൾക്ക് നിലവിലുള്ള സെല്ലുകളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ചില വിവരങ്ങൾ "മറക്കാൻ" കഴിയും, അത് നെറ്റ്‌വർക്കിനെ അത് പഠിച്ച ചിലത് "മറക്കാൻ" അനുവദിക്കുന്നു.

മെമ്മറി സെല്ലുകൾ, മറക്കുന്ന ഗേറ്റുകൾ, ഇൻപുട്ട് ഗേറ്റുകൾ എന്നിവയാണ് എൽഎസ്ടിഎമ്മിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ. മെമ്മറി സെല്ലുകൾ വളരെക്കാലം വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഉത്തരവാദികളാണ്, കൂടാതെ സെല്ലുകളിൽ എന്ത് വിവരങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കണം അല്ലെങ്കിൽ സൂക്ഷിക്കരുത് എന്ന് മറക്കുന്നതും ഇൻപുട്ട് ഗേറ്റുകളും തീരുമാനിക്കുന്നു. ഈ ഘടകങ്ങളാണ് LSTM നെറ്റ്‌വർക്കുകളെ ഭൂതകാലത്തെ "ഓർക്കാൻ" പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നത്, അതേസമയം പുതിയ ഇൻപുട്ട് കണക്കിലെടുക്കാനും കഴിയും.

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗും ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ എൽഎസ്ടിഎമ്മുകൾ ഒരു അവശ്യ ഉപകരണമാണ്. അവർക്ക് മുൻകൂർ അറിവ് കണക്കിലെടുക്കാനും മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതും മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതുമായ പഠനങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. സ്റ്റോക്ക് വില പ്രവചിക്കുന്നതും ഭാഷാ വിവർത്തനവും മുതൽ ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, വീഡിയോ പ്ലേബാക്ക് എന്നിവ വരെ അവരുടെ ഉപയോഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

മൊത്തത്തിൽ, LSTM നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി വളരെ ഫലപ്രദമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളാണ്, കാരണം അവ ദീർഘകാലത്തേക്ക് വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കാനും പരമ്പരാഗത ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളേക്കാൾ കാര്യക്ഷമമായി പുതിയ ഇൻപുട്ട് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഉള്ള കഴിവ് കാരണം.