Pensate a quando stiamo ascoltando una storia o qualcuno sta comunicando con noi. Consideriamo ogni loro parola individualmente ed elaboriamo ogni loro parola, oppure colleghiamo una parola con la successiva e così via per capire la loro conversazione? Supponiamo che il nostro cervello lavori in modo da elaborare ogni singola parola individualmente. Sarebbe molto difficile capirsi l’un l’altro. Tuttavia, le reti artificiali tradizionali non erano così avanzate e dovevano elaborare ogni singolo dato singolarmente. Allo stesso modo, supponiamo che si stia guardando un film e che la mente debba elaborare ogni scena individualmente. Ci vorrebbe molto tempo per capire
la trama.

LSTM aiuta il sistema a trasportare i dati per un lungo periodo di tempo. Anche le reti neurali artificiali funzionano allo stesso modo. Per comprendere il concetto di LSTM, è necessario prima di tutto capire cosa sono le reti neurali ricorrenti e come funzionano.

Reti Neurali Artificiali

Le reti neurali artificiali sono una rete artificiale che svolge attività simili al nostro cervello. Il cervello umano e il suo processo hanno ispirato il modello delle reti neurali artificiali. Abbiamo neuroni nel nostro cervello che si connettono e aiutano a trasmettere il messaggio e l’apprendimento.

La rete neurale artificiale svolge la stessa funzione e ha la stessa natura delle reti del nostro cervello. I dati sono trasferiti nel neurone attraverso l’input, e i dati sono inviati come output dopo l’elaborazione. Le reti neurali artificiali aiutano a svolgere compiti come la classificazione dei dati e il riconoscimento del modello.

Queste reti artificiali sono gli strati di diverse unità neuronali. Queste unità sono costituite da tre strati. Un input riceve i dati, lo strato nascosto usa il peso per calcolare il risultato, e poi il risultato si sposta al livello più alto del neurone attraverso lo strato di uscita. Questo algoritmo aiuta il sistema nel processo di apprendimento.

Reti Neurali Ricorrenti

Il concetto di reti neurali ricorrenti è quello di seguire la sequenza delle informazioni. Nel metodo tradizionale, non siamo stati in grado di considerare i diversi input e output collettivamente. Anche se l’informazione era connessa, la consideravamo un individuo. Questo ha creato varie sfide per molti compiti. È ovvio che bisogna conoscere la prima parola per prevedere la parola successiva, poiché entrambe sono interconnesse.
La ragione per cui questa rete neurale è ricorrente è che può elaborare lo stesso compito nello stesso modo, mantenendo i dati in sequenza. L’output nelle reti neurali ricorrenti è secondo il calcolo precedente. Si possono anche considerare le reti neurali ricorrenti come una memoria che raccoglie e memorizza informazioni su ciò che il sistema ha calcolato fino ad ora. Un sistema di reti neurali ricorrenti può guardare indietro a pochi passi per utilizzare le informazioni precedenti per i risultati attuali.

Memoria a breve termine a lungo termine (LSTM)

LSTM è utile per l’apprendimento profondo delle macchine. In LSTM, troverete il collegamento del feedback. LSTM può elaborare sia singoli dati che una sequenza, come ad esempio un video completo. Questa applicazione è per il riconoscimento vocale e il riconoscimento della scrittura a mano. Aiuta ad evitare problemi legati alla dipendenza a lungo termine. Il loro uso più comune è lo sviluppo del processo di apprendimento di enormi problemi.

Anche la memoria a lungo e breve termine è una rete neurale ricorrente, ma è diversa dalle altre reti. Altre reti ripetono il modulo ogni volta che l’input riceve nuove informazioni. Tuttavia, LSTM ricorderà il problema per un tempo più lungo e ha una struttura a catena per ripetere il modulo. Esse interagiscono in un metodo speciale e contengono quattro strati di rete neurale.

Il meccanismo di lavoro di LSTM

Il processo di trasferimento dei dati è lo stesso delle reti neurali ricorrenti standard. Tuttavia, l’operazione di propagazione delle informazioni è diversa. Quando l’informazione passa attraverso, l’operazione decide quali informazioni elaborare ulteriormente e quali informazioni lasciare andare. L’operazione principale è costituita da celle e cancelli. Lo stato delle cellule funziona come un percorso per trasferire l’informazione. Si possono considerare le celle come memoria.

Ci sono vari cancelli nel processo LSTM. Quando lo stato di cella trasporta le informazioni, questi cancelli aiutano il nuovo flusso di informazioni. I cancelli indicheranno quali dati sono utili da conservare e quali non lo sono, rendendo possibile il lancio. Così solo i dati rilevanti passano attraverso la catena di sequenza per una facile previsione.

Sigmoid

I cancelli contengono varie attivazioni chiamate sigmoid, che contengono alcuni valori. Questi valori vanno da zero a uno. Questi valori aiutano a dimenticare e a mantenere le informazioni. Se i dati si moltiplicano per uno, il valore di quei dati rimane lo stesso. Tuttavia, se i dati si moltiplicano per zero, il valore diventa zero e scompare. Possiamo imparare di più se comprendiamo da vicino queste porte. Ci sono tre tipi di cancelli:

Dimentica i cancelli

Il primo cancello che capiremo è il cancello del dimenticare. La funzione di questo cancello è quella di decidere di conservare o dimenticare le informazioni. Solo le informazioni provenienti da livelli precedentemente nascosti e l’ingresso corrente rimangono con la funzione sigmoid. Qualsiasi valore più vicino a uno rimarrà, e qualsiasi valore più vicino a zero scomparirà.

Cancello di ingresso

Il cancello di ingresso aiuta ad aggiornare lo stato della cella. L’ingresso attuale e le informazioni sullo stato precedente passano attraverso la funzione sigmoid, che aggiorna il valore moltiplicandolo per zero e uno. Allo stesso modo, per la regolazione della rete, i dati passano anche attraverso la funzione tanh. Ora, l’uscita del sigmoid si moltiplica per l’uscita del tanh. L’uscita di sigmoid identificherà le informazioni preziose da mantenere dall’uscita tanh.

Stato della cella

Ora, le informazioni che abbiamo ci aiuteranno a calcolare lo stato della cellula. Il valore dello stato della cella può diminuire se il valore moltiplicato è vicino a zero dopo aver moltiplicato il vettore di dimenticanza e lo stato della cella precedente. Ora, possiamo trovare il nuovo stato della cella aggiungendo l’uscita del punto del gate di ingresso.

Uscita Gate

Il successivo stato nascosto viene definito nel cancello di uscita. Per trovare le informazioni dello stato nascosto, dobbiamo moltiplicare l’uscita sigmoid con l’uscita tanh. Da uno stato nascosto si possono prevedere le seguenti informazioni. Ora, il nuovo stato nascosto e il nuovo stato di cella passeranno al passo successivo.

Conclusione

Ora sapete come le informazioni viaggiano attraverso le reti neurali ricorrenti LSTM. Mentre le reti neurali ricorrenti svolgono compiti simili al cervello umano, sono comunque diverse. Per questo motivo è necessario inserire una vasta gamma di dati in modo che il sistema possa sviluppare correttamente un buon processo di apprendimento.