Pensez au moment où nous écoutons une histoire ou où quelqu’un communique avec nous. Considérons-nous chaque mot individuellement et traitons-nous chaque mot qu’ils prononcent, ou relions-nous un mot au suivant et ainsi de suite pour comprendre leur conversation ? Supposons que notre cerveau fonctionne de manière à traiter chaque mot individuellement. Il serait très difficile de se comprendre les uns les autres. Cependant, les réseaux artificiels traditionnels ne sont pas aussi avancés et doivent traiter chaque donnée individuellement. De même, supposons que vous regardiez un film et que votre cerveau doive traiter chaque scène individuellement. Il vous faudrait beaucoup de temps pour comprendre
l’intrigue.

LSTM aide le système à transporter les données pendant une longue période. Les réseaux neuronaux artificiels fonctionnent également de la même manière. Pour comprendre le concept de LSTM, vous devez d’abord comprendre ce que sont les réseaux neuronaux récurrents et comment ils fonctionnent.

Réseaux neuronaux artificiels

Les réseaux neuronaux artificiels sont un réseau artificiel qui effectue des activités similaires à celles de notre cerveau. Le cerveau humain et son processus ont inspiré le modèle des réseaux neuronaux artificiels. Nous avons des neurones dans notre cerveau qui se connectent et aident à transmettre le message et l’apprentissage.

Le réseau neuronal artificiel remplit la même fonction et a la même nature que les réseaux de notre cerveau. Les données sont transférées dans le neurone par l’entrée, et les données sont envoyées en sortie après traitement. Les réseaux neuronaux artificiels aident à effectuer des tâches telles que la classification des données et la reconnaissance du modèle.

Ces réseaux artificiels sont les couches de différentes unités neuronales. Ces unités sont constituées de trois couches. Une entrée reçoit les données, la couche cachée utilise un poids pour calculer le résultat, puis le résultat passe au niveau supérieur du neurone par la couche de sortie. Cet algorithme aide le système dans le processus d’apprentissage.

Réseaux neuronaux récurrents

Le concept de réseaux neuronaux récurrents consiste à suivre la séquence des informations. Dans la méthode traditionnelle, nous n’étions pas en mesure de considérer collectivement les différents intrants et extrants. Même si l’information était connectée, nous la considérions comme un individu. Cela a créé divers défis pour de nombreuses tâches. Il est évident qu’il faut connaître le premier mot pour prédire le mot suivant car les deux sont interconnectés.
La raison pour laquelle ce réseau de neurones est récurrent est qu’il peut traiter la même tâche de la même manière, en conservant les données dans un ordre précis. La sortie des réseaux neuronaux récurrents est conforme au calcul précédent. Vous pouvez également considérer les réseaux neuronaux récurrents comme une mémoire qui recueille et stocke des informations sur ce que le système a calculé jusqu’à présent. Un système de réseaux neuronaux récurrents peut revenir sur quelques étapes pour utiliser les informations précédentes pour les résultats actuels.

Mémoire à long terme et à court terme (LSTM)

LSTM est utile pour l’apprentissage machine en profondeur. Dans LSTM, vous trouverez la connexion du retour d’information. LSTM peut traiter aussi bien des données isolées qu’une séquence, comme une vidéo complète. Cette application est destinée à la reconnaissance vocale et à la reconnaissance de l’écriture manuscrite. Elle permet d’éviter les problèmes liés à une dépendance à long terme. Leur utilisation la plus courante consiste à développer le processus d’apprentissage de problèmes énormes.

La mémoire à court et long terme est également un réseau neuronal récurrent, mais il est différent des autres réseaux. Les autres réseaux répètent le module chaque fois que l’entrée reçoit de nouvelles informations. Cependant, le LSTM se souvient du problème pendant plus longtemps et possède une structure en chaîne pour répéter le module. Ils interagissent selon une méthode spéciale et contiennent quatre couches de réseau neuronal.

Le mécanisme de fonctionnement de LSTM

Le processus de transfert des données est le même que celui des réseaux neuronaux récurrents standard. Cependant, l’opération de propagation de l’information est différente. Lorsque l’information passe à travers, l’opération décide quelle information doit être traitée plus avant et de quelle information elle doit se défaire. L’opération principale consiste en des cellules et des portes. L’état de la cellule fonctionne comme une voie de transfert de l’information. Vous pouvez considérer les cellules comme une mémoire.

Il existe plusieurs portes dans le processus LSTM. Lorsque l’état de la cellule est porteur de l’information, ces portes aident le nouveau flux d’information. Les portes indiquent les données qu’il est utile de conserver et celles qui ne le sont pas, ce qui permet de les jeter. Ainsi, seules les données pertinentes passent par la chaîne de séquence pour faciliter la prédiction.

Sigmoid

Les portes contiennent diverses activations appelées sigmoïdes, qui contiennent certaines valeurs. Ces valeurs vont de zéros à un. Ces valeurs aident à oublier et à conserver les informations. Si les données se multiplient par un, leur valeur reste la même. Par contre, si les données se multiplient par zéro, la valeur devient zéro et disparaît. Nous pouvons en apprendre davantage si nous comprenons bien ces portes. Il existe trois types de portes :

Porte d’oubli

La première porte que nous comprendrons est la porte de l’oubli. La fonction de cette porte est de décider de garder ou d’oublier l’information. Seules les informations provenant de couches précédemment cachées et l’entrée actuelle restent avec la fonction sigmoïde. Toute valeur plus proche de un restera, et toute valeur plus proche de zéro disparaîtra.

Porte d’entrée

La porte d’entrée aide à mettre à jour l’état de la cellule. L’entrée actuelle et les informations sur l’état précédent passent par la fonction sigmoïde, qui actualise la valeur en la multipliant par zéro et un. De même, pour la régulation du réseau, les données passent également par la fonction tanh. Maintenant, la sortie de sigmoïde se multiplie par la sortie de tanh. La sortie de sigmoïde identifiera les informations précieuses à retenir de la sortie de tanh.

État de la cellule

Maintenant, les informations dont nous disposons nous aideront à calculer l’état de la cellule. La valeur de l’état de la cellule peut baisser si la valeur multipliée est proche de zéro après avoir multiplié le vecteur d’oubli et l’état de la cellule précédent. Maintenant, nous pouvons trouver le nouvel état de la cellule en ajoutant la sortie de la porte d’entrée point par point.

Porte de sortie

Le prochain état caché est défini dans la porte de sortie. Pour trouver les informations de l’état caché, nous devons multiplier la sortie sigmoïde par la sortie tanh. Vous pouvez prédire les informations suivantes à partir d’un état caché. Maintenant, le nouvel état caché et le nouvel état de la cellule passeront à l’étape suivante.

Conclusion

Vous savez maintenant comment l’information circule dans les réseaux neuronaux récurrents du LSTM. Si les réseaux neuronaux récurrents accomplissent des tâches similaires à celles du cerveau humain, ils n’en sont pas moins différents. C’est pourquoi vous devez saisir un large éventail de données afin que le système puisse développer correctement un bon processus d’apprentissage.