¿Qué es el algoritmo Lstm?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

Memoria larga a corto plazo ( LSTM ) es una red neuronal recurrente artificial ( RNN ) arquitectura utilizada en el campo del aprendizaje profundo. LSTM Las redes son adecuadas para clasificar, procesar y hacer predicciones basadas en datos de series de tiempo, ya que puede haber retrasos de duración desconocida entre eventos importantes en una serie de tiempo.

Además, ¿cómo explica Lstm?

Un LSTM tiene un flujo de control similar al de una red neuronal recurrente. Procesa los datos que transmiten información a medida que se propaga. Las diferencias son las operaciones dentro del LSTM células. Estas operaciones se utilizan para permitir LSTM para guardar u olvidar información.

Además, ¿cuál es la salida de Lstm? los producción de un LSTM celda o capa de celdas se llama estado oculto. Esto es confuso, porque cada LSTM La celda retiene un estado interno que no es producción , llamado estado de celda, o c.

Por lo tanto, ¿por qué Lstm es mejor que RNN?

Podemos decir que, cuando pasamos de RNN para LSTM (Memoria a corto plazo), estamos introduciendo más y más perillas de control, que controlan el flujo y la mezcla de entradas según los pesos entrenados. Entonces, LSTM nos da la mayor capacidad de control y, por lo tanto, Mejor Resultados. Pero también viene con más complejidad y costo operativo.

¿Lstm es un tipo de RNN?

LSTM Redes. Las redes de memoria a corto y largo plazo, generalmente llamadas simplemente "LSTM", son una tipo de RNN , capaz de aprender dependencias a largo plazo. En los RNN estándar, este módulo repetido tendrá una estructura muy simple, como una sola capa de tanh. El módulo de repetición en un estándar RNN contiene una sola capa.