Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) представляют собой тип рекуррентной нейронной сети (RNN), способной изучать и запоминать длинные последовательности данных, что делает их идеальными для таких задач, как распознавание речи, машинный перевод и прогнозирование акций.

И. Что такое RNN?

RNN — это тип искусственной нейронной сети, предназначенной для обработки последовательных данных, таких как временные ряды, речевые сигналы и текст. В отличие от традиционных нейронных сетей с прямой связью, которые обрабатывают данные за один проход, RNN поддерживают скрытое состояние, которое обновляется каждый раз при обработке новых данных, что позволяет им сохранять «память» о прошлых данных.

II. Что такое LSTM?

LSTM — это тип RNN, который был специально разработан для решения проблемы исчезающего градиента, которая является распространенной проблемой при обучении RNN на длинных последовательностях. В традиционных RNN скрытое состояние обновляется с помощью простой функции активации, что может привести к потере информации из ранних временных шагов по мере продвижения последовательности. LSTM используют более сложную функцию активации, известную как ячейка LSTM, которая позволяет передавать и запоминать информацию из ранних временных шагов, даже если последовательность становится длиннее.

III. Как работают LSTM

LSTM состоят из ряда ячеек памяти, которые объединены с входными и выходными вентилями для управления потоком информации в сеть и из нее. Ячейки памяти отвечают за поддержание скрытого состояния, а входные и выходные ворота определяют, какую информацию следует передавать.

IV. Приложения LSTM

LSTM использовались в различных приложениях, включая распознавание речи, машинный перевод, анализ настроений и прогнозирование акций. В этих задачах LSTM часто используются для обработки последовательных данных, таких как аудиосигналы или текст, и создания выходных данных на основе этих данных.

В. Заключение

В заключение, LSTM являются мощным инструментом для обработки последовательных данных и нашли множество применений в самых разных областях. Независимо от того, начинаете ли вы изучать LSTM или являетесь опытным практиком, понимание того, как работают эти сети и как применять их в ваших собственных проектах, может помочь вам полностью раскрыть их потенциал.

Ссылки, полезные для начинающих, изучающих сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM):

  1. Долгая кратковременная память Зеппа Хохрайтера и Юргена Шмидхубера (1997) — это оригинальный документ, представляющий архитектуру LSTM. Он обеспечивает технический и математический обзор концепции. Ссылка в формате PDF: https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf
  2. Понимание сетей LSTM в блоге Кола (2015 г.) — это очень доступный и всеобъемлющий обзор LSTM, включая мотивацию архитектуры, принципы ее работы и некоторые реальные приложения. Ссылка: https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
  3. Глубокое обучение для обработки естественного языка Джейсона Браунли (2018 г.) — это подробное руководство по использованию LSTM для задач НЛП, включая раздел, посвященный основам LSTM. Ссылка в формате PDF: https://machinelearningmastery.com/deep-learning-for-nlp/
  4. Введение в рекуррентные нейронные сети» Кустува Синхи (2019 г.) — в этой статье представлено удобное для начинающих введение в RNN, включая LSTM, и рассматриваются основные концепции, архитектура и приложения. Ссылка в формате PDF: https://arxiv.org/pdf/1908.01756.pdf
  5. Полное руководство по сетям LSTM Хаделин де Понтев (2020 г.) — в этой статье представлен всесторонний обзор LSTM, включая архитектуру, реализацию и приложения, а также практическая реализация сети LSTM в Python. Ссылка: https://hadelin.dev/lstm-networks-a-comprehensive-guide/.