Что такое lstm нейронная сеть? - коротко
LSTM (Long Short-Term Memory) - это тип рекуррентной нейронной сети, разработанный для обработки временных данных и последовательностей. В отличие от традиционных RNN, LSTM могут эффективно управлять долгосрочными зависимостями в данных благодаря специальным ячейкам памяти, которые позволяют сохранять информацию на длительные промежутки времени.
Что такое lstm нейронная сеть? - развернуто
LSTM (Long Short-Term Memory) - это специализированный тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенный для обработки последовательных данных. Этот подход был разработан в начале 1990-х годов и стал популярным благодаря своей способности эффективно управлять долгосрочной зависимостью между элементами последовательностей.
Основная проблема, с которой сталкиваются обычные RNN, заключается в том, что они плохо справляются с длинными последовательностями данных. Это связано с явлением, известным как "исчезновение градиента" (vanishing gradient problem), когда сигнал, передаваемый через множество слоев нейронной сети, становится настолько малым, что его практически невозможно обнаружить. LSTM-сети были разработаны для преодоления этой проблемы и позволяют более эффективно обрабатывать информацию на больших временных масштабах.
Основной компонент LSTM - это так называемые "ячейки памяти" (memory cells), которые содержат в себе три основных элемента: ворота забывания (forget gate), ворота входа (input gate) и ворота вывода (output gate). Эти ворота управляют потоком информации через ячейку, регулируя, какая часть данных будет сохранена, а какая - отброшена.
Ворота забывания определяют, какие части предыдущего состояния будут удалены. Ворота входа решают, какую часть новой информации следует сохранить. Наконец, ворота вывода определяют, какая часть текущего состояния ячейки будет использована для вычисления конечного результата.
Таким образом, LSTM-сети обладают уникальной способностью сохранять и передавать информацию на длительные периоды времени, что делает их особенно полезными для задач, связанных с временными последовательностями, таких как обработка естественного языка, предсказание временных рядов и анализ видео.