Das Langzeitgedächtnis (LSTM) ist eine Art künstliches neuronales Netz, das aus langfristigen Abhängigkeiten in sequentiellen oder zeitlichen Daten lernen soll. Es ist eine Variante des allgemeineren rekurrenten neuronalen Netzes (RNN) und wird in einer Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Analyse von Zeitserien und die Bildverarbeitung.
LSTM-Netze bestehen aus einer Reihe von Schichten, von denen jede aus einer Reihe von Neuronen besteht. Jedes Neuron ist mit dem nächsten Neuron in der Schicht verbunden, und die Verbindungen können entweder rekurrent oder nicht rekurrent sein. Die rekurrenten Verbindungen ermöglichen es den Neuronen, ihren Zustand über aufeinanderfolgende Eingaben hinweg beizubehalten, während die nicht-rekurrenten Verbindungen es den Neuronen ermöglichen, Informationen auf lineare Weise weiterzugeben. Die LSTM-Architektur umfasst auch eine Reihe von Gattern, die den Informationsfluss innerhalb des Netzes steuern.
LSTM-Netze verwenden eine Reihe von Techniken, um aus langfristigen Abhängigkeiten zu lernen. Die gebräuchlichste Technik ist ein Speicher, der als "Speicherzelle" bezeichnet wird. Dabei handelt es sich um eine rekurrente neuronale Netzschicht, die sich Informationen aus früheren Eingaben merkt. Diese Informationen werden dann verwendet, um die Ausgabe der Schicht zu ändern, so dass das Netz aus langfristigen Abhängigkeiten lernen kann.
LSTM-Netze haben eine Reihe von Anwendungen, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Zeitreihenanalyse und die Bildverarbeitung. Sie werden auch für eine Reihe anderer Aufgaben eingesetzt, wie z. B. Spracherkennung, Texterzeugung und maschinelle Übersetzung.
Einer der Vorteile von LSTM-Netzen besteht darin, dass sie aus langfristigen Abhängigkeiten lernen können, wodurch sie sich gut für Aufgaben eignen, die das Verständnis komplexer Beziehungen erfordern. Darüber hinaus sind LSTM-Netze robuster als traditionelle rekurrente neuronale Netze und können große Datenmengen verarbeiten.
Einer der Nachteile von LSTM-Netzen besteht darin, dass sie schwer zu trainieren sind, da sie eine große Menge an Daten und Rechenleistung erfordern. Außerdem neigen sie zur Überanpassung, d. h. sie können Muster lernen, die sich nicht gut verallgemeinern lassen.
Es gibt eine Reihe von Techniken, die zur Optimierung der Leistung eines LSTM-Netzes eingesetzt werden können. Zu diesen Techniken gehören Regularisierungstechniken wie Dropout und Batch-Normalisierung sowie die Optimierung der Hyperparameter.
Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, die Leistung eines LSTM-Netzes zu verbessern. Dazu gehören die Erhöhung der Anzahl der Schichten, die Vergrößerung der Speicherzellen und das Hinzufügen von Skip-Verbindungen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Langzeitgedächtnis (LSTM) eine Art künstliches neuronales Netz ist, das aus langfristigen Abhängigkeiten in sequentiellen oder zeitlichen Daten lernen soll. Es ist eine Variante des allgemeineren rekurrenten neuronalen Netzes (RNN) und wird für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Analyse von Zeitserien und die Bildverarbeitung. Die LSTM-Architektur umfasst auch eine Reihe von Gattern, die den Informationsfluss innerhalb des Netzes steuern, und eine Reihe von Techniken kann zur Optimierung der Leistung des Netzes eingesetzt werden.
Es gibt vier Arten von LSTM: Vergessen, Eingabe, Ausgabe und Zelle.
LSTM steht für Langzeitgedächtnis. Es handelt sich um eine Art künstliches neuronales Netz, das sich gut für die Arbeit mit Sequenzdaten eignet, z. B. Text, Zeitreihen und Audiodaten. Der LSTM-Algorithmus hat drei Gatter: das Eingangsgatter, das Vergessensgatter und das Ausgangsgatter. Diese Gatter steuern den Informationsfluss in und aus der LSTM-Zelle. Das Eingangsgatter bestimmt, welche Informationen in den Zustand der Zelle gelangen dürfen. Das Vergiss-Gatter entscheidet, welche Informationen vergessen werden. Das Ausgangsgatter entscheidet, welche Informationen von der Zelle ausgegeben werden.
Das LSTM (Long Short Memory) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz, das in der Lage ist, langfristige Abhängigkeiten zu lernen. In einem LSTM gibt es vier Gatter: das Vergiss-Gatter, das Eingabe-Gatter, das Ausgabe-Gatter und den Zellzustand.
Das Vergessensgatter ist für das Vergessen irrelevanter Informationen und das Behalten wichtiger Informationen zuständig.
Das Eingangsgatter ist für die Aktualisierung des Zellzustands mit neuen Informationen zuständig.
Das Ausgangsgatter ist für die Ausgabe von Informationen aus dem Zellzustand zuständig.
Der Zellzustand ist das "Gedächtnis" des LSTM und enthält die Informationen, die im Laufe der Zeit gespeichert werden.
LSTM-Modelle werden für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet, darunter Spracherkennung, Textklassifizierung und Sprachübersetzung.
Das LSTM entscheidet mit Hilfe seines Vergessensgatters, was vergessen werden soll. Das Vergessensgatter ist eine sigmoidale Schicht, die entscheidet, welche Informationen aus dem vorherigen Zellzustand beibehalten und welche vergessen werden sollen. Es nimmt zwei Eingaben auf: die aktuelle Eingabe und den vorherigen Zellzustand. Das Forget-Gate gibt für jedes Element im Zellzustand einen Wert zwischen 0 und 1 aus. Wenn das forget gate eine 1 ausgibt, bedeutet dies, dass das Element beibehalten werden soll. Wenn das forget gate eine 0 ausgibt, bedeutet dies, dass das Element vergessen werden soll.