Denk aan wanneer we naar een verhaal luisteren of wanneer iemand met ons communiceert. Beschouwen we hun elk woord afzonderlijk en verwerken we elk woord dat ze spreken, of verbinden we het ene woord met het andere en zo verder om hun gesprek te begrijpen? Stel dat onze hersenen zo werken dat ze elk woord afzonderlijk verwerken. Het zou heel moeilijk zijn om elkaar te begrijpen. De traditionele kunstmatige netwerken waren echter niet zo geavanceerd en moesten elk stukje data individueel verwerken. Op dezelfde manier, stel dat je naar een film kijkt, en je geest moest elke scène individueel verwerken. Het zou veel tijd kosten om te begrijpen
de plot.

LSTM helpt het systeem om de gegevens voor een lange tijd te dragen. Kunstmatige neurale netwerken werken ook op dezelfde manier. Om het concept van LSTM te begrijpen, moet je eerst begrijpen wat Recurrent Neural Networks zijn en hoe ze functioneren.

Kunstmatige neurale netwerken

Kunstmatige neurale netwerken zijn een kunstmatig netwerk dat activiteiten uitvoert die vergelijkbaar zijn met onze hersenen. Het menselijk brein en zijn proces inspireerde het model van kunstmatige neurale netwerken. We hebben neuronen in onze hersenen die verbinding maken en helpen bij het overbrengen van de boodschap en het leren.

Het kunstmatige neurale netwerk vervult dezelfde functie en heeft dezelfde aard als de netwerken in onze hersenen. De gegevens worden door middel van invoer in het neuron overgebracht en de gegevens worden na verwerking als output verzonden. Kunstmatige neurale netwerken helpen bij het uitvoeren van taken zoals het classificeren van de gegevens en het herkennen van het patroon.

Deze kunstmatige netwerken zijn de lagen van verschillende neuroncellen. Deze eenheden bestaan uit drie lagen. Een invoer ontvangt de gegevens, de verborgen laag gebruikt gewicht om het resultaat te berekenen, en vervolgens gaat het resultaat naar het hogere niveau van het neuron door de uitvoerlaag. Dit algoritme helpt het systeem in het leerproces.

Terugkerende neurale netwerken

Het concept van terugkerende neurale netwerken is het volgen van de volgorde van de informatie. In de traditionele methode waren we niet in staat om verschillende inputs en outputs gezamenlijk te beschouwen. Zelfs als de informatie was aangesloten, beschouwden we het als een individu. Dit creëerde verschillende uitdagingen voor veel taken. Het is duidelijk dat je het eerste woord moet kennen om het volgende woord te voorspellen, aangezien beide met elkaar verbonden zijn.
De reden dat dit neurale netwerk steeds terugkeert is dat het dezelfde taak op dezelfde manier kan verwerken, waarbij de gegevens in een volgorde worden gehouden. De output in terugkerende neurale netwerken is volgens de vorige berekening. Je kunt terugkerende neurale netwerken ook beschouwen als een geheugen dat informatie verzamelt en opslaat over wat het systeem tot nu toe heeft berekend. Een terugkerend neuraal netwerk systeem kan in een paar stappen terugblikken om eerdere informatie te gebruiken voor de huidige bevindingen.

Kortetermijngeheugen (LSTM)

LSTM is nuttig voor diepgaand machinaal leren. In LSTM vindt u de aansluiting van de feedback. LSTM kan zowel enkelvoudige gegevens als een sequentie, zoals een complete video, verwerken. Deze toepassing is voor spraakherkenning en handschriftherkenning. Het helpt bij het voorkomen van problemen met betrekking tot langdurige afhankelijkheid. Hun meest voorkomende gebruik is het ontwikkelen van het leerproces van enorme problemen.

Het lange en korte termijn geheugen is ook een terugkerend neuraal netwerk, maar het is anders dan andere netwerken. Andere netwerken herhalen de module telkens wanneer de input nieuwe informatie ontvangt. LSTM zal het probleem echter langer onthouden en heeft een ketenachtige structuur om de module te herhalen. Ze interageren op een speciale manier en bevatten vier neurale netwerklagen.

Het werkingsmechanisme van LSTM

Het proces van gegevensoverdracht is hetzelfde als bij standaard recurrente neurale netwerken. De operatie om de informatie te verspreiden is echter anders. Wanneer de informatie wordt doorgegeven, beslist de operatie welke informatie verder wordt verwerkt en welke informatie wordt losgelaten. De hoofdoperatie bestaat uit cellen en poorten. De celstaat werkt als een pad om de informatie over te dragen. U kunt cellen als geheugen beschouwen.

Er zijn verschillende poorten in het LSTM-proces. Wanneer de celtoestand de informatie draagt, helpen deze poorten de nieuwe informatiestroom. De poorten geven aan welke gegevens nuttig zijn om te bewaren en welke gegevens niet nuttig zijn, waardoor het goed is om te gooien. Dus alleen de relevante gegevens gaan door de sequentieketen voor een gemakkelijke voorspelling.

Sigmoid

De poorten bevatten verschillende activeringen die sigmoid worden genoemd en die enkele waarden bevatten. Deze waarden variëren van nullen tot één. Deze waarden helpen om de informatie te vergeten en te bewaren. Als de gegevens zich vermenigvuldigen met één, blijft de waarde van die gegevens gelijk. Als de gegevens echter met nul vermenigvuldigen, wordt de waarde nul en verdwijnt deze. We kunnen meer leren als we deze poorten goed begrijpen. Er zijn drie soorten poorten:

Vergeet Poort

De eerste poort die we zullen begrijpen is de vergeetpoort. De functie van deze poort is om de informatie te bewaren of te vergeten. Alleen informatie die afkomstig is van eerder verborgen lagen en de huidige invoer blijft bij de sigmoid-functie. Elke waarde die dichter bij een waarde ligt zal blijven, en elke waarde die dichter bij nul ligt zal verdwijnen.

Invoerpoort

De invoerpoort helpt bij het actualiseren van de celstatus. De huidige input en de vorige statusinformatie gaan door de sigmoid-functie, die de waarde zal updaten door te vermenigvuldigen met nul en één. Op dezelfde manier, voor het regelen van het netwerk, gaan de gegevens ook door de tanh-functie. Nu wordt de output van sigmoid vermenigvuldigd met de output van tanh. De uitvoer van sigmoid zal waardevolle informatie identificeren om van de tanh-uitvoer af te houden.

Celstaat

Nu, de informatie die we hebben zal ons helpen de celstatus te berekenen. De waarde van de celtoestand kan dalen als de vermenigvuldigde waarde bijna nul is na vermenigvuldiging van de vergeetvector en de vorige celtoestand. Nu kunnen we de nieuwe celtoestand vinden door de output van de invoerpoort puntsgewijs bij elkaar op te tellen.

Uitgangspoort

De volgende verborgen toestand wordt gedefinieerd in de uitgangspoort. Om de verborgen toestand te vinden, moeten we de sigmoid uitgang vermenigvuldigen met de tanh uitgang. Je kunt de volgende informatie voorspellen vanuit een verborgen toestand. Nu zal de nieuwe verborgen en nieuwe celtoestand naar de volgende stap gaan.

Conclusie

Nu weet je hoe de informatie door de LSTM terugkerende neurale netwerken reist. Terwijl terugkerende neurale netwerken taken uitvoeren die vergelijkbaar zijn met die van het menselijk brein, zijn ze nog steeds verschillend. Daarom moet je een groot scala aan gegevens invoeren, zodat het systeem een goed leerproces kan ontwikkelen.