Как LSTM преодолевает проблему долгосрочной зависимости в обработке последовательностей?

LSTM (Long Short-Term Memory, дословно — «долгая краткосрочная память») специально разработана для устранения проблемы долгосрочной зависимости при обработке последовательностей. 3

Несколько способов, как LSTM решает эту задачу:

• Долгосрочная память. 2 LSTM может сохранять информацию о предыдущих состояниях и использовать её при анализе новых данных. 2 Это позволяет сети чувствовать контекст и обрабатывать длительные временные ряды. 2
• Селективное забывание. 2 LSTM может обучаться забывать ненужные данные и сохранять только те, которые важны для решения конкретной задачи. 2 Это позволяет снизить влияние шума и повысить точность результатов. 2
• Генерация последовательностей. 2 LSTM может использоваться для создания новых последовательностей на основе обучающих данных. 2 Это может быть полезно в различных применениях, таких как генерация текста, музыки или изображений. 2

Кроме того, LSTM-модуль не использует функцию активации внутри своих рекуррентных компонентов, поэтому хранимое значение не размывается во времени и градиент не исчезает при использовании метода обратного распространения ошибки во времени при тренировке сети. 1