長短期記憶 (LSTM) は、1997 年に Google Brain の研究者によって開発されたリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) の一種です。深層学習、特に自然言語処理 (NLP) と時間で使用される人工ニューラル ネットワークの一種です。シリーズ処理。これは、勾配消失問題に悩まされる従来の RNN に代わるものです。
LSTM ネットワークはブロックと呼ばれる特殊な構造で構成されており、各ブロックには複数のニューロン層があります。これらのニューロンには、入力ゲート、出力ゲート、および一定時間値を記憶する 2 つのリカレント ゲートが含まれます。これにより、ネットワークは長期間にわたって情報を記憶できるようになります。具体的には、ネットワーク内の各ニューロンは入力を受け取り、その重み (つまり、ニューロン間のシナプス接続) に応じて出力を生成します。
LSTM ネットワークは、言語処理、音声認識、テキスト音声変換、自然言語理解などのアプリケーションで広く使用されています。したがって、LSTM は長期記憶が必要な問題に対してより効果的です。
要約すると、Long Short-Term Memory (LSTM) はリカレント ゲートを使用して値を長期間保存するリカレント ニューラル ネットワークの一種であり、自然言語処理などの複雑なタスクに使用できます。
