LSTM이 무엇인가요?

LSTM은 순환 신경망 모델로, 전체 이름은 "Long Short-Term Memory Network"입니다. 이는 RNN의 개선된 형태이며 기존 RNN이 시퀀스 데이터를 처리할 때 그래디언트 소멸 또는 그래디언트 폭발과 같은 문제를 더 잘 해결합니다.

LSTM 모델의 핵심은 게이트 단위와 메모리 단위로 구성된다. 그 중 게이트 제어 장치는 주로 정보 흐름 여부를 제어하여 정보의 입력, 출력 및 망각을 제어하는 ​​반면 메모리 장치는 주로 과거 상태 정보를 기록 및 저장하고 정보의 선별, 유지 및 업데이트를 실현합니다. 게이트 제어 장치의 조정을 통해.

기존 RNN에 비해 LSTM은 장기 시퀀스 데이터를 더 잘 처리할 수 있어 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 시퀀스 데이터를 보다 효과적으로 모델링할 수 있어 자연어 처리 및 음성 성능이 향상됩니다. 인식, 이미지 설명 등의 분야에서 널리 사용되어 왔습니다.