LSTM (Long Short-Term Memory) modeli, sıralı verileri işlemek için tasarlanmış özel bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir 12.
Temel özellikleri:
- Uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme: LSTM'ler, dizinin önceki kısımlarındaki bağlamın sonraki kısımları anlamak için önemli olduğu durumlarda etkilidir 23.
- Bellek hücreleri ve kapılar: LSTM, bellek hücresinde depolanan bilgileri düzenlemek için üç ana "kapı" kullanır: unut kapısı, giriş kapısı ve çıkış kapısı 23.
Kullanım alanları:
- Doğal dil işleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi ve dil modelleme gibi görevlerde kullanılır 23.
- Konuşma tanıma: Ses sinyallerindeki zamansal bağımlılıkları modelleyerek kullanılır 2.
- Zaman serisi analizi: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için uygulanır 2.
LSTM modelleri, PyTorch ve TensorFlow gibi popüler derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak kolayca uygulanabilir 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: