В чем преимущества использования LSTM-архитектуры для обработки последовательностей данных?

Некоторые преимущества использования LSTM-архитектуры для обработки последовательностей данных:

• Способность улавливать долгосрочные зависимости. 1 Это важно для таких задач, как моделирование языка, распознавание речи и финансовое прогнозирование. 1
• Умение работать с зависимыми данными. 3 LSTM могут учитывать закономерности в последовательности данных, например, изменения курса акций за определённый период. 3
• «Длинная память». 3 LSTM-сети могут «запоминать» информацию из далёкого прошлого, а не только из последних событий. 3 Это полезно для анализа временных рядов с сложными паттернами. 3
• Снижение проблемы исчезающего градиента. 3 LSTM-сети справляются с этой проблемой, которая возникает при обучении глубоких нейронных сетей. 3
• Эффективное использование контекста. 5 LSTM сохраняют контекст, что позволяет моделям лучше понимать значения слов в зависимости от их окружения. 5

LSTM-сети широко используются в областях, где важно понимание контекста и последовательности, например, в прогнозировании временных рядов, обработке естественного языка и распознавании речи. 1