Долгая краткосрочная память (LSTM)

Долговременная краткосрочная память (LSTM)

Определение LSTM

Долговременная краткосрочная память (LSTM) — это тип архитектуры рекуррентных нейронных сетей (RNN) в глубоком обучении. Он разработан для преодоления ограничений традиционных RNN в захвате и запоминании долгосрочных зависимостей в последовательных данных. LSTM широко используются для различных задач, включая распознавание речи, моделирование языка, машинный перевод и прогнозирование временных рядов.

LSTM — это тип искусственной нейронной сети, которая превосходит в обработке и прогнозировании на основе последовательных данных. Во многих реальных приложениях данные часто приходят в виде последовательностей, таких как данные временных рядов, текст, речь или даже последовательности ДНК. Традиционные RNN испытывают трудности в захвате долгосрочных зависимостей в таких данных, поскольку они страдают от "проблемы затухающих градиентов", когда градиенты, используемые для обновления параметров сети, становятся слишком малыми, что мешает эффективному обучению на длинных последовательностях. LSTM-сети были специально разработаны для решения этой проблемы и обеспечения лучшего обучения долговременных зависимостей.

Как работает LSTM

LSTM содержит уникальный механизм, называемый "состоянием ячейки", который позволяет им хранить и получать информацию на протяжении длинных последовательностей. Этот механизм позволяет LSTM сохранять важную информацию, отбрасывать ненужные данные и обновлять данные по мере поступления новой информации. Состояние ячейки действует как информационное шоссе, проходящее через всю цепочку блоков LSTM, позволяя информации проходить через сеть без каких-либо изменений.

На каждом временном шаге блок LSTM принимает входные данные от текущего элемента последовательности, а также скрытое состояние и состояние ячейки от предыдущего блока. Затем блок использует различные математические операции, включая поэлементное умножение, сложение и функции активации, чтобы обновить и передать информацию следующему блоку. Состояние ячейки отвечает за решение, какую информацию сохранять и какую отбрасывать, в то время как скрытое состояние удерживает обобщенное представление обработанной информации.

Способность LSTM захватывать долгосрочные зависимости делает их особенно эффективными в обработке последовательных данных со сложными паттернами и зависимостями. В ситуациях, когда порядок данных имеет ключевое значение, LSTM могут научиться распознавать временные зависимости и совершать прогнозы на их основе.

Ключевые особенности LSTM

1. Ячейки памяти

В основе LSTM находится ячейка памяти, которая может запоминать информацию на протяжении долгого времени. Состояние ячейки, или память LSTM, обновляется на каждом временном шаге, принимая новую информацию, сохраняя при этом важную информацию из прошлого. Ячейка памяти позволяет LSTM избежать проблемы затухания или взрывного роста градиентов за счёт поддержания постоянного потока ошибок.

2. Ворота

LSTM используют различные типы механизмов управления потоком информации в сети. Эти ворота, состоящие из сигмоидной и поэлементной функций умножения, решают, какую информацию забыть из состояния ячейки, какую — сохранить и какую — вывести.

• Ворота забывания: Ворота забывания определяют, какую информацию из предыдущего состояния ячейки следует забыть. Они принимают скрытое состояние и текущий ввод, применяют сигмоидную функцию активации и выдают значение от 0 до 1 для каждого элемента состояния ячейки. Значение, близкое к 0, означает, что LSTM забудет соответствующую информацию, тогда как значение, близкое к 1, означает, что она её сохранит.
• Ворота ввода: Ворота ввода решают, какую новую информацию сохранить в состоянии ячейки. Они принимают скрытое состояние и текущий ввод, применяют сигмоидную функцию активации и выдают значение от 0 до 1. Также они обновляют скрытое состояние с помощью тангенс-гиперболической функции активации (tanh). Ворота ввода объединяют эти два выхода, определяя новую информацию для добавления в состояние ячейки.
• Ворота вывода: Ворота вывода определяют выход блока LSTM. Они принимают скрытое состояние и текущий ввод, применяют сигмоидную функцию активации и умножают его на обновлённое состояние ячейки, прошедшее через тангент-гиперболическую функцию активации (tanh). Ворота вывода выдают скрытое состояние для текущего временного шага и передают его следующему блоку в последовательности.

Эти ворота позволяют LSTM эффективно обновлять и использовать их ячейки памяти, что позволяет им захватывать и запоминать важную информацию на протяжении длинных последовательностей.

Применение LSTM

LSTM получили успех в различных областях и стали популярным выбором для задач, связанных с последовательными данными. Вот некоторые из заметных применений:

1. Распознавание речи

LSTM использовались в системах распознавания речи для преобразования произносимых слов в письменный текст. Учитывая последовательную природу данных о речи, LSTM хорошо подходят для захвата зависимостей между фонемами, словами и даже более длинными лингвистическими структурами, что приводит к улучшению точности в распознавании речи.

2. Моделирование языка

Моделирование языка сосредоточено на предсказании следующего слова или последовательности слов в предложении на основе предыдущего контекста. LSTM с их способностью захватывать долгосрочные зависимости оказались эффективны в задачах моделирования языка. Они могут изучать базовую структуру языка и генерировать более связные и контекстуально релевантные прогнозы.

3. Машинный перевод

LSTM сыграли значительную роль в задачах машинного перевода, где целью является автоматический перевод текста с одного языка на другой. Изучая отношения между словами в различных языках, LSTM могут генерировать более точные переводы и обработать сложные языковые структуры.

4. Прогнозирование временных рядов

LSTM успешно применялись в задачах прогнозирования временных рядов, где целью является прогнозирование будущих значений на основе исторических данных. LSTM могут захватывать зависимости и паттерны, присутствующие в данных временных рядов, что позволяет им делать точные прогнозы даже при наличии шума и сложных взаимосвязей.

LSTM произвели революцию в области глубокого обучения, решая ограничения традиционных RNN в захвате долгосрочных зависимостей. Они стали основным компонентом в различных приложениях, связанных с последовательными данными. Благодаря своему уникальному механизму ячейки памяти и механизмам управления, LSTM могут эффективно обрабатывать и моделировать сложные зависимости в последовательных данных.