Двунаправленная долговременная краткосрочная память (BiLSTM или BLSTM) — это архитектура глубокого обучения для задач последовательного преобразования, которая обеспечивает эффективный способ обработки последовательностей данных. Для обработки последовательностей ввода и вывода переменной длины в контролируемой среде обучения архитектуры BiLSTM сочетают в себе архитектуру перспективной рекуррентной нейронной сети (RNN) с архитектурой обратной RNN в двунаправленном режиме. Эта возможность позволяет BiLSTM захватывать временную информацию более точно и эффективно, чем обычные рекуррентные нейронные сети, что приводит к повышению производительности во многих задачах, таких как распознавание речи, обработка естественного языка (NLP), прогнозирование временных рядов и многое другое.
По своей сути BiLSTM состоит из двух отдельных RNN: перспективной RNN и обратной RNN. Перспективная RNN обрабатывает входные данные слева направо, а обратная RNN обрабатывает входные данные справа налево. Выходные данные каждой из этих сетей затем объединяются в одно представление, которое затем можно использовать в качестве входных данных для полностью связного или плотного выходного слоя.
Преимущество объединения двух RNN в единую архитектуру заключается в ее способности улавливать долгосрочную временную динамику. Зацикливая информацию по длинным последовательностям данных в обоих направлениях (слева направо и справа налево), архитектуры BiLSTM могут фиксировать не только прямое взаимодействие между элементами, но и то, как элементы могут взаимодействовать друг с другом в течение длительных периодов времени. . Это может дать BiLSTM преимущество перед другими архитектурами, основанными на последовательностях, которые могут быть ограничены фиксацией только немедленных или краткосрочных временных эффектов.
BiLSTM доказали свою эффективность в ряде задач, включая моделирование языка на уровне символов, распознавание рукописного ввода и анализ настроений. В последние годы они становятся все более популярными благодаря своей гибкости и способности фиксировать временные закономерности в данных. В результате они стали идеальной архитектурой для многих задач, связанных с последовательным обучением.
