Долгосрочная краткосрочная память (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM)

Определение LSTM

Long Short-Term Memory (LSTM) — это тип архитектуры рекуррентной нейронной сети (RNN) в глубоком обучении. Она разработана для преодоления ограничений традиционных RNN в захвате и запоминании долгосрочных зависимостей в последовательных данных. LSTM широко используются для различных задач, включая распознавание речи, языковое моделирование, машинный перевод и прогнозирование временных рядов.

LSTM — это вид искусственной нейронной сети, которые превосходно справляются с обработкой и предсказанием на основе последовательных данных. Во многих реальных приложениях данные часто представлены в виде последовательностей, например, данных временного ряда, текста, речи или даже последовательностей ДНК. Традиционные RNN испытывают трудности при захвате долгосрочных зависимостей в таких данных, так как они страдают от "проблемы исчезающего градиента", когда градиенты, используемые для обновления параметров сети, становятся чрезвычайно малыми, препятствуя эффективному обучению на длинных последовательностях. Сети LSTM были специально разработаны для решения этой проблемы и обеспечения лучшего обучения долгосрочным зависимостям.

Как работает LSTM

LSTM содержит уникальный механизм, называемый "состояние ячейки", который позволяет им хранить и получать доступ к информации на длинных последовательностях. Этот механизм позволяет LSTM сохранять важную информацию, отбрасывать ненужные данные и обновлять данные по мере поступления новой информации. Состояние ячейки действует как информационная магистраль, проходящая через всю цепочку блоков LSTM, позволяя информации проходить через сеть без каких-либо изменений.

На каждом временном шаге блок LSTM принимает вход от текущего элемента последовательности, а также скрытое состояние и состояние ячейки 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 сохранить, а какую отбросить, в то время как скрытое состояние удерживает обобщенное представление об обработанной информации.

Способность LSTM захватывать дальнобойные зависимости делает их особенно эффективными в обработке последовательных данных со сложными шаблонами и зависимостями. В ситуациях, когда порядок данных имеет решающее значение, LSTM могут обучаться распознавать временные зависимости и прогнозировать их.

Ключевые особенности LSTM

1. Ячейки памяти

Основой LSTM является ячейка памяти, которая может запоминать информацию на длительные периоды времени. Состояние ячейки, или память LSTM, обновляется на каждом временном шаге, приспосабливая новую информацию и сохраняя важную информацию из прошлого. Ячейка памяти позволяет LSTM избегать проблемы исчезающего или взрывающегося градиента за счет поддержания постоянного потока ошибки.

2. Ворота

LSTM используют разные типы механизмов ворот для управления потоком информации в сети. Эти ворота, состоящие из сигмоидной функции и поэлементной функции 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 предыдущее скрытое состояние и текущий ввод как входные данные, 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, а значение, близкое к 1, — что сохранит ее.
• Ворота ввода: Ворота ввода определяют, какую новую информацию сохранить в состоянии ячейки. Они принимают предыдущее скрытое состояние и текущий ввод, применяют сигмоидную функцию активации и выдают результат от 0 до 1. Они также питают обновленное скрытое состояние с функцией активации tanh. Ворота ввода комбинируют эти два вывода, чтобы определить новую информацию для добавления в состояние ячейки.
• Ворота вывода: Ворота вывода определяют выход LSTM блока. Они принимают предыдущее скрытое состояние и текущий ввод, применяют сигмоидную функцию активации и умножают это на обновленное состояние ячейки, которое прошло через 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 свои ячейки памяти, позволяя им захватывать и хранить важную информацию на длинных последовательностях.

Применение LSTM

LSTM нашли успех в различных областях и стали популярным выбором для задач, связанных с последовательными данными. Вот некоторые заметные применения:

1. Распознавание речи

LSTM использовались в системах распознавания речи для преобразования устных слов в письменный текст. Учитывая последовательный характер речевых данных, LSTM отлично подходят для захвата зависимостей между фонемами, словами и даже более длительными языковыми структурами, что приводит к улучшенной точности в распознавании речи.

2. Языковое моделирование

Языковое моделирование фокусируется на предсказании следующего слова или последовательности слов в предложении на основе предыдущего контекста. LSTM с их способностью захватывать долгосрочные зависимости доказали свою эффективность в задачах языкового моделирования. Они могут изучать базовую структуру языка и создавать более связные и контекстуально релевантные предсказания.

3. Машинный перевод

LSTM играли значительную роль в задачах машинного перевода, где цель состоит в автоматическом переводе текста с одного языка на другой. Изучая связи между словами в разных языках, LSTM могут создавать более точные переводы и обрабатывать сложные языковые структуры.

4. Прогнозирование временных рядов

LSTM успешно применялись к задачам прогнозирования временных рядов, где цель состоит в прогнозировании будущих значений на основе исторических данных. LSTM могут захватывать зависимости и шаблоны, присутствующие в данных временных рядов, позволяя им делать точные прогнозы даже в присутствии шума и сложных взаимосвязей.

LSTM произвели революцию в области глубокого обучения, решив ограничения традиционных RNN в захвате долгосрочных зависимостей. Они стали основным компонентом в различных приложениях, связанных с последовательными данными. Со своим уникальным механизмом ячеек памяти и механизмами ворот, LSTM могут эффективно обрабатывать и моделировать сложные зависимости в последовательных данных.