Memória longa de curto prazo (LSTM)

A Memória de Longo Prazo (LSTM) é um tipo de Rede Neural Recorrente (RNN) usada para modelar dependências temporais em dados. Especificamente, ela pode "lembrar" eventos passados ou dependências de tempos observados anteriormente. Ela é amplamente usada em vários domínios, como processamento de linguagem natural, tradução automática, legendas de imagens e reconhecimento de fala.

Uma LSTM é um tipo de rede projetada especificamente para ajudar um computador a se lembrar de informações por mais tempo do que normalmente é possível com uma rede neural recorrente. O modelo de memória de longo prazo funciona com o uso de "células" que armazenam informações por longos períodos de tempo; quando uma nova entrada é detectada, são criadas novas células que se conectam às células existentes. Além disso, as novas células são capazes de "esquecer" algumas das informações armazenadas nas células existentes, permitindo que a rede "esqueça" parte do que aprendeu.

Os principais componentes do LSTM são as células de memória, as portas de esquecimento e as portas de entrada. As células de memória são responsáveis pelo armazenamento de informações por longos períodos de tempo, e as portas de esquecimento e de entrada decidem quais informações devem ou não ser armazenadas nas células. São esses componentes que permitem que as redes LSTM "lembrem-se" do passado e, ao mesmo tempo, levem em conta novas entradas.

Os LSTMs são uma ferramenta essencial em uma variedade de aplicações, incluindo processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens. Eles são capazes de levar em conta o conhecimento prévio e podem ser usados tanto no aprendizado supervisionado quanto no não supervisionado. Seus usos variam desde a previsão de preços de ações e tradução de idiomas até a direção autônoma e a reprodução de vídeos.

Em geral, as redes LSTM são redes neurais altamente eficazes para uma variedade de aplicações devido à sua capacidade de armazenar informações por longos períodos de tempo e processar novas entradas com mais eficiência do que as redes neurais recorrentes tradicionais.