양방향 장단기 메모리(BiLSTM 또는 BLSTM)는 데이터 시퀀스를 처리하는 효과적인 방법을 제공하는 시퀀스 간 작업을 위한 딥 러닝 아키텍처입니다. 지도 학습 환경에서 입력 및 출력의 가변 길이 시퀀스를 처리하기 위해 BiLSTM 아키텍처는 전방 지향적 순환 신경망(RNN) 아키텍처와 후방 지향적 RNN 아키텍처를 양방향 방식으로 결합합니다. 이 기능을 통해 BiLSTM은 기존 순환 신경망보다 더 정확하고 효과적으로 시간 정보를 캡처할 수 있어 음성 인식, 자연어 처리(NLP), 시계열 예측 등과 같은 많은 작업에서 성능이 향상됩니다.
기본적으로 BiLSTM은 두 개의 개별 RNN, 즉 미래 지향적 RNN과 과거 지향적 RNN으로 구성됩니다. 전향적 RNN은 입력을 왼쪽에서 오른쪽으로 처리하고, 후진적 RNN은 입력을 오른쪽에서 왼쪽으로 처리합니다. 그런 다음 각 네트워크의 출력은 단일 표현으로 결합되어 완전 연결 또는 조밀한 출력 레이어에 대한 입력으로 사용될 수 있습니다.
두 개의 RNN을 단일 아키텍처로 결합하면 장기적인 시간적 역학을 포착할 수 있다는 장점이 있습니다. BiLSTM 아키텍처는 양방향(왼쪽에서 오른쪽, 오른쪽에서 왼쪽)으로 긴 데이터 시퀀스에 대한 정보를 루프함으로써 요소 간의 직접적인 상호 작용뿐만 아니라 오랜 시간 동안 요소가 서로 상호 작용하는 방식도 캡처할 수 있습니다. . 이는 BiLSTM이 즉각적이거나 단기적인 시간적 효과만 캡처하는 데 제한될 수 있는 다른 시퀀스 기반 아키텍처에 비해 이점을 제공할 수 있습니다.
BiLSTM은 문자 수준 언어 모델링, 필기 인식, 감정 분석을 포함한 다양한 작업에서 효과적인 것으로 입증되었습니다. 데이터의 시간적 패턴을 포착하는 유연성과 능력으로 인해 최근 몇 년 동안 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 결과적으로 시퀀스 간 학습과 관련된 많은 작업에 적합한 아키텍처가 되었습니다.
