Длительная кратковременная память (LSTM)

Длительная кратковременная память (LSTM) - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), которая используется для моделирования временных зависимостей в данных. В частности, она может "помнить" прошлые события или зависимости от времени, наблюдавшиеся ранее. Она широко используется во многих областях, таких как обработка естественного языка, машинный перевод, создание подписей к изображениям и распознавание речи.

LSTM - это тип сети, специально разработанный для того, чтобы помочь компьютеру запоминать информацию дольше, чем это обычно возможно с помощью рекуррентной нейронной сети. Модель долговременной кратковременной памяти работает с использованием "ячеек", которые хранят информацию в течение длительных периодов времени; когда обнаруживается новый входной сигнал, создаются новые ячейки, которые соединяются с существующими ячейками. Вместе с этим новые ячейки способны "забыть" часть информации, хранящейся в существующих ячейках, что позволяет сети "забыть" часть того, чему она научилась.

Ключевыми компонентами LSTM являются ячейки памяти, ворота забывания и входные ворота. Ячейки памяти отвечают за хранение информации в течение длительных периодов времени, а ворота забывания и входные ворота решают, какая информация должна или не должна храниться в ячейках. Именно эти компоненты позволяют LSTM-сетям "помнить" прошлое и одновременно учитывать новые данные.

LSTM являются важным инструментом в различных приложениях, включая обработку естественного языка и распознавание образов. Они способны учитывать предыдущие знания и могут использоваться как в контролируемом, так и в неконтролируемом обучении. Их применение варьируется от прогнозирования цен на акции и языкового перевода до автономного вождения и воспроизведения видео.

В целом, LSTM-сети являются высокоэффективными нейронными сетями для различных приложений благодаря их способности хранить информацию в течение длительных периодов времени и обрабатывать новые входные данные более эффективно, чем традиционные рекуррентные нейронные сети.