Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM)

term_id: long_short_term_memory

Category: basic_concepts

Definition

Mạng LSTM giải quyết vấn đề tiêu biến gradient thường gặp ở các mạng nơ-ron hồi quy (RNN) tiêu chuẩn bằng cách sử dụng trạng thái tế bào (cell state) và ba cơ chế cổng: cổng đầu vào, cổng quên và cổng đầu ra. Các cổng này điều tiết dòng chảy thông tin, cho phép mạng ghi nhớ hoặc quên thông tin trong khoảng thời gian dài, rất hữu ích cho việc xử lý chuỗi dữ liệu phức tạp.

Summary

Một kiến trúc mạng nơ-ron hồi quy chuyên biệt được thiết kế để học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tuần tự.

Key Concepts

  • Cơ chế cổng (Gating Mechanisms)
  • Trạng thái tế bào (Cell State)
  • Dữ liệu tuần tự (Sequential Data)
  • Tiêu biến gradient (Vanishing Gradient)

Use Cases

  • Dự báo chuỗi thời gian
  • Nhận diện giọng nói
  • Dịch máy

Code Example

1
2

import torch.nn as nn
lstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=1)

Related