شبکه عصبی "LSTM "

تصور کن یه آدم خیلی فراموش‌کاری! هر چی بهش میگی دو ثانیه بعد یادش میره. این آدم برای اینکه یه داستان طولانی رو یادش بمونه، چی کار می‌کنه؟ یه دفترچه برمی‌داره و نکات مهم رو توش می‌نویسه.

LSTM هم یه نوع شبکه عصبی مصنوعیه که یه چیزی شبیه به همین دفترچه داره! بهش می‌گن "حافظه سلول". این حافظه به شبکه اجازه میده که اطلاعات مهم رو برای مدت طولانی‌تری نگه داره و ازشون برای تصمیم‌گیری‌های بعدی استفاده کنه.

حالا چجوری کار می‌کنه؟ فرض کن داری یه متن رو می‌خونی. LSTM هر کلمه رو که می‌خونه، تصمیم می‌گیره که:

چی رو فراموش کنه: بعضی از اطلاعات دیگه به درد نمی‌خورن و باید از حافظه پاک بشن.

چی رو به حافظه اضافه کنه: اطلاعات مهم و کلیدی باید به حافظه اضافه بشن.

چی رو از حافظه بخونه: برای درک معنی جمله، باید به اطلاعات قبلی که توی حافظه هست رجوع کنه.

این کارها رو با استفاده از یه سری "دروازه" (Gate) انجام میده. سه تا دروازه اصلی داره:

دروازه فراموشی (Forget Gate): تصمیم می‌گیره چه اطلاعاتی از حافظه سلول پاک بشه.

دروازه ورودی (Input Gate): تصمیم می‌گیره چه اطلاعاتی به حافظه سلول اضافه بشه.

دروازه خروجی (Output Gate): تصمیم می‌گیره چه اطلاعاتی از حافظه سلول برای پیش‌بینی‌های بعدی استفاده بشه.

این دروازه‌ها با استفاده از توابع ریاضی، یه سری عدد بین 0 و 1 تولید می‌کنن. 0 یعنی هیچی، 1 یعنی همه چی. مثلاً اگه دروازه فراموشی برای یه قسمت از اطلاعات 0 بده، یعنی اون قسمت باید کامل فراموش بشه.

خلاصه بخوام بگم، LSTM یه شبکه عصبی با حافظه است که می‌تونه اطلاعات مهم رو برای مدت طولانی نگه داره و ازشون برای درک الگوهای پیچیده توی داده‌ها استفاده کنه.

کجاها به درد می‌خوره؟ هر جا که با یه سری داده سریالی سر و کار داشته باشی، مثل:

متن: ترجمه ماشینی، تشخیص احساسات توی متن، تولید متن

صوت: تشخیص گفتار، تولید موسیقی

ویدئو: تشخیص اشیاء توی ویدئو، خلاصه کردن ویدئو

پیش‌بینی سری زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام، پیش‌بینی آب و هوا