- Katılım
- 23 Eki 2020
- Mesajlar
- 1,826
LSTM (Long Short-Term Memory)
LSTM (Long Short-Term Memory), uzun ve kısa vadeli bağımlılıkları etkili bir şekilde ele alabilen bir tür yapay sinir ağıdır. Özellikle zaman serileri analizi, metin analizi, konuşma tanıma ve çeviri gibi sıralı verileri işlemek için kullanılır. LSTM, RNN (Recurrent Neural Network) ailesine aittir ve daha uzun vadeli bağımlılıkları yakalayabilme yeteneği ile ön plana çıkar.
LSTM'nin temel özellikleri şunlardır:
LSTM (Long Short-Term Memory), uzun ve kısa vadeli bağımlılıkları etkili bir şekilde ele alabilen bir tür yapay sinir ağıdır. Özellikle zaman serileri analizi, metin analizi, konuşma tanıma ve çeviri gibi sıralı verileri işlemek için kullanılır. LSTM, RNN (Recurrent Neural Network) ailesine aittir ve daha uzun vadeli bağımlılıkları yakalayabilme yeteneği ile ön plana çıkar.
LSTM'nin temel özellikleri şunlardır:
- Hafıza Hücreleri (Memory Cells): LSTM, hafıza hücreleri olarak bilinen yapıları içerir. Bu hücreler, önceki zaman adımlarından gelen bilgileri saklamak ve güncellemek için kullanılır.
- Giriş, Çıkış ve Unutma Kapıları: LSTM'nin en önemli özelliği, giriş, çıkış ve unutma kapılarıdır. Bu kapılar, hafıza hücrelerinin nasıl güncelleneceğini ve ne kadar bilgi tutulacağını kontrol eder. Bu sayede uzun vadeli bağımlılıkların izlenmesi ve kısa vadeli bilginin unutulması daha etkili bir şekilde gerçekleştirilir.
- Sigmoid ve Tanh Fonksiyonları: LSTM'nin kapılarının kontrolünde sigmoid ve tanh (hiperbolik tanjant) aktivasyon fonksiyonları kullanılır. Sigmoid, 0 ile 1 arasında değerler üretirken, tanh -1 ile 1 arasında değerler üretir.
- Gizli Durumlar ve Hafıza Durumları: LSTM, gizli durumları ve hafıza durumlarını kullanır. Gizli durumlar, her zaman adımında gelen veriyi temsil ederken, hafıza durumları önceki zaman adımlarından gelen bilgileri saklar.
- Uzun vadeli bağımlılıkları yakalama: LSTM, uzun vadeli ilişkileri modelleme yeteneği ile özellikle uzun zaman serileri analizi için uygundur.
- Hafıza hücreleri: Hafıza hücreleri, önceki bilgilerin saklanmasını ve yeni bilgilerle güncellenmesini sağlar.
- Vanishing Gradient Sorununu Azaltma: LSTM, bazı diğer RNN türleri gibi vanishing gradient sorununu azaltır ve eğitimi kolaylaştırır.