Piensa en cuando escuchamos una historia o alguien se comunica con nosotros. ¿Consideramos cada una de sus palabras de forma individual y procesamos cada una de ellas, o conectamos una palabra con la siguiente y así sucesivamente para entender su conversación? Supongamos que nuestro cerebro funciona de manera que procesa cada palabra individualmente. Sería muy difícil entenderse entre sí. Sin embargo, las redes artificiales tradicionales no eran tan avanzadas y tenían que procesar cada dato individualmente. Del mismo modo, supongamos que estás viendo una película y tu mente tiene que procesar cada escena individualmente. Tomaría mucho tiempo entender
la trama.

El LSTM ayuda al sistema a transportar los datos durante mucho tiempo. Las redes neuronales artificiales también funcionan de la misma manera. Para entender el concepto de LSTM, primero hay que entender qué son las redes neuronales recurrentes y cómo funcionan.

Redes Neurales Artificiales (Artificial Neural Networks)

Las redes neuronales artificiales son una red artificial que realiza actividades similares a las de nuestro cerebro. El cerebro humano y su proceso inspiró el modelo de las redes neuronales artificiales. Tenemos neuronas en nuestros cerebros que se conectan y ayudan a transmitir el mensaje y el aprendizaje.

La red neuronal artificial realiza la misma función y tiene la misma naturaleza que las redes de nuestro cerebro. Los datos se transfieren a la neurona a través de la entrada, y los datos se envían como salida después de ser procesados. Las redes neuronales artificiales ayudan a realizar tareas como la clasificación de los datos y el reconocimiento del patrón.

Estas redes artificiales son las capas de diferentes unidades neuronales. Estas unidades consisten en tres capas. Una entrada recibe los datos, la capa oculta utiliza el peso para calcular el resultado, y luego el resultado se mueve al nivel superior de la neurona a través de la capa de salida. Este algoritmo ayuda al sistema en el proceso de aprendizaje.

Redes neuronales recurrentes (Recurrent Neural Network)

El concepto de redes neuronales recurrentes es seguir la secuencia de la información. En el método tradicional, no podíamos considerar diferentes entradas y salidas de forma colectiva. Incluso si la información estaba conectada, la considerábamos como un individuo. Esto creó varios desafíos para muchas tareas. Es obvio que hay que conocer la primera palabra para predecir la siguiente, ya que ambas están interconectadas.
La razón por la que esta red neuronal es recurrente es porque puede procesar la misma tarea de la misma manera, manteniendo los datos en una secuencia. La salida en las redes neuronales recurrentes es de acuerdo con el cálculo anterior. También se puede considerar a las redes neuronales recurrentes como una memoria que recoge y almacena información sobre lo que el sistema ha calculado hasta ahora. Un sistema de redes neuronales recurrentes puede mirar hacia atrás en unos pocos pasos para utilizar la información anterior para los hallazgos actuales.

Memoria a largo y corto plazo (LSTM)

El LSTM es útil para el aprendizaje profundo de las máquinas. En LSTM, encontrarás la conexión de la retroalimentación. LSTM puede procesar datos individuales así como una secuencia, como un video completo. Esta aplicación es para el reconocimiento de voz y el reconocimiento de escritura. Ayuda a evitar problemas relacionados con la dependencia a largo plazo. Su uso más común es desarrollar el proceso de aprendizaje de grandes problemas.

La memoria de largo y corto plazo es también una red neuronal recurrente, pero es diferente de otras redes. Otras redes repiten el módulo cada vez que la entrada recibe nueva información. Sin embargo, la LSTM recordará el problema durante más tiempo y tiene una estructura similar a una cadena para repetir el módulo. Interactúan en un método especial y contienen cuatro capas de red neural.

El mecanismo de trabajo de LSTM

El proceso de transferencia de datos es el mismo que el de las redes neuronales recurrentes estándar. Sin embargo, la operación de propagación de la información es diferente. Cuando la información pasa a través de ella, la operación decide qué información procesar más y qué información debe dejar ir. La operación principal consiste en células y puertas. El estado celular funciona como una vía para transferir la información. Se puede considerar a las células como memoria.

Hay varias puertas en el proceso de LSTM. Cuando el estado celular lleva la información, estas puertas ayudan a que la nueva información fluya. Las puertas indicarán qué datos son útiles para guardar y qué datos no son útiles, lo que hace que esté bien para tirar. Así que sólo los datos relevantes pasan a través de la cadena de secuencia para una fácil predicción.

Sigmoidea

Las puertas contienen varias activaciones llamadas sigmoides, que contienen algunos valores. Estos valores van de ceros a uno. Estos valores ayudan a olvidar y mantener la información. Si los datos se multiplican por uno, el valor de esos datos sigue siendo el mismo. Sin embargo, si los datos se multiplican por cero, el valor se convierte en cero y desaparece. Podemos aprender más si entendemos de cerca estas puertas. Hay tres tipos de puertas:

La Puerta del Olvido

La primera puerta que entenderemos es la puerta del olvido. La función de esta puerta es decidir mantener u olvidar la información. Sólo la información que proviene de capas previamente ocultas y la entrada actual se mantiene con la función sigmoide. Cualquier valor que esté más cerca de uno permanecerá, y cualquier valor más cercano a cero desaparecerá.

Puerta de entrada

La puerta de entrada ayuda a actualizar el estado de las células. La información de la entrada actual y del estado previo pasa por la función sigmoide, que actualizará el valor multiplicándolo por cero y por uno. Del mismo modo, para regular la red, los datos también pasan por la función tanh. Ahora, la salida del sigmoide se multiplica por la salida de tanh. La salida del sigmoide identificará información valiosa para evitar la salida de tanh.

Estado de la célula

Ahora, la información que tenemos nos ayudará a calcular el estado de las células. El valor del estado de la célula puede caer si el valor multiplicado está cerca de cero después de multiplicar el vector de olvido y el estado de la célula anterior. Ahora, podemos encontrar el nuevo estado de la célula sumando la salida de la puerta de entrada en sentido puntual.

Puerta de salida

El siguiente estado oculto se define en la puerta de salida. Para encontrar la información del estado oculto, necesitamos multiplicar la salida sigmoide por la salida tanh. Se puede predecir la siguiente información de un estado oculto. Ahora, el nuevo estado oculto y el nuevo estado celular viajarán al siguiente paso.

Conclusión

Ahora ya sabes cómo viaja la información a través de las redes neurales recurrentes del LSTM. Mientras que las redes neuronales recurrentes realizan tareas similares a las del cerebro humano, siguen siendo diferentes. Es por eso que tienes que introducir una gran cantidad de datos para que el sistema pueda desarrollar adecuadamente un buen proceso de aprendizaje.