La memoria a breve termine (LSTM) è un tipo di rete neurale artificiale ampiamente utilizzata nell'elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento vocale e in altri compiti. È un tipo speciale di rete neurale ricorrente (RNN) progettata per ricordare le dipendenze a lungo termine tra ingressi e uscite. Questo la rende uno strumento ideale per affrontare problemi difficili che richiedono l'uso di dati sia passati che attuali.
Le reti LSTM utilizzano un tipo speciale di celle di memoria, chiamate blocchi di memoria, per memorizzare i dati passati. Questi blocchi di memoria ricevono i dati in ingresso e li memorizzano nel tempo, consentendo alla rete di accedervi ogni volta che ne ha bisogno. I blocchi di memoria sono utilizzati anche per controllare il flusso di informazioni all'interno della rete, assicurando che solo le informazioni rilevanti vengano elaborate e memorizzate.
Il principale vantaggio dell'uso delle reti LSTM rispetto alle reti neurali ricorrenti tradizionali è che sono in grado di ricordare le dipendenze a lungo termine tra ingressi e uscite. Questo le rende particolarmente adatte a problemi che richiedono la comprensione del contesto, come l'elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, le reti LSTM sono in grado di gestire grandi quantità di dati senza soffrire del problema del gradiente che svanisce.
Nonostante i suoi vantaggi, le reti LSTM presentano anche diversi svantaggi. In primo luogo, sono computazionalmente costose, il che le rende difficili da implementare in applicazioni su larga scala. Inoltre, sono inclini all'overfitting, il che significa che possono facilmente diventare troppo specializzate per un particolare compito.
Le reti LSTM possono essere utilizzate in una varietà di compiti, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, l'analisi delle serie temporali e la sottotitolazione delle immagini. Vengono utilizzate anche in altri campi, come la finanza e la medicina, rispettivamente per prevedere i prezzi delle azioni e diagnosticare le malattie.
La creazione di una rete LSTM richiede alcuni passaggi. Innanzitutto, la rete deve essere configurata correttamente, con il giusto numero di strati e di blocchi di memoria. Successivamente, è necessario preparare i dati e inserirli nella rete. Infine, la rete deve essere addestrata e messa a punto in modo che possa fare previsioni accurate.
7. Negli ultimi anni, i ricercatori hanno compiuto diversi progressi nel campo delle reti LSTM. Ad esempio, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state combinate con le LSTM per migliorare le prestazioni nei compiti di sottotitolazione delle immagini. Inoltre, sono state sviluppate le LSTM bidirezionali (BLSTM), che sono in grado di elaborare i dati in entrambe le direzioni.
Le reti di memoria a breve termine (LSTM) sono strumenti potenti per affrontare problemi difficili che richiedono la comprensione del contesto. Sono in grado di ricordare le dipendenze a lungo termine tra input e output, il che le rende adatte all'elaborazione del linguaggio naturale e ad altri compiti. Nonostante alcuni inconvenienti, le reti LSTM sono ampiamente utilizzate in molte applicazioni e negli ultimi anni hanno registrato diversi progressi.
BiLSTM è migliore di LSTM perché può sfruttare sia il contesto anteriore che quello posteriore di un testo. Questo è particolarmente utile in compiti come il riconoscimento di entità nominate, dove conoscere le parole precedenti e successive può essere molto utile per determinare l'etichetta corretta.
Le reti LSTM sono progettate per ricordare le informazioni a lungo termine utilizzando un tipo speciale di cella di memoria chiamata "cella di memoria". Le cellule di memoria sono simili alle cellule neurali artificiali tradizionali, ma hanno la capacità di "ricordare" le informazioni per lunghi periodi di tempo. Ciò avviene grazie a uno speciale tipo di porta di dimenticanza che consente alla cellula di dimenticare le informazioni non più necessarie.
Le reti LSTM sono un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) in grado di apprendere le dipendenze a lungo termine. Ciò è in contrasto con le RNN vanilla, che sono in grado di apprendere solo le dipendenze a breve termine.
Le reti LSTM sono in grado di apprendere dipendenze a lungo termine perché dispongono di un tipo speciale di cellula, chiamata "cellula di memoria", che può ricordare le informazioni per lunghi periodi di tempo. Le RNN Vanilla non hanno questo tipo di cellula e, di conseguenza, possono ricordare le informazioni solo per brevi periodi di tempo.
La capacità di apprendere dipendenze a lungo termine è ciò che conferisce alle reti LSTM un vantaggio rispetto alle RNN vanilla. Le reti LSTM possono apprendere schemi complessi nei dati che le RNN tradizionali non sarebbero in grado di apprendere.
LSTM è un tipo di rete neurale artificiale che si adatta bene all'apprendimento di dati di serie temporali. È in grado di ricordare le dipendenze a lungo termine, motivo per cui viene spesso utilizzata in compiti come la traduzione linguistica e la generazione di testi. LSTM funziona leggendo i dati di input un passo alla volta. Utilizza quindi questi dati per aggiornare il suo stato interno, che cattura le informazioni sulle dipendenze a lungo termine nei dati. Lo stato interno viene quindi utilizzato per generare l'output per il passo temporale successivo. Gli LSTM possono essere addestrati con un algoritmo standard di backpropagation.
Le tre porte di una cella LSTM sono la porta di ingresso, la porta di dimenticanza e la porta di uscita. Il gate di ingresso controlla il flusso di informazioni nella cella, il gate di dimenticanza controlla il flusso di informazioni in uscita dalla cella e il gate di uscita controlla l'uscita della cella.