長・短期記憶
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/16 07:46 UTC 版)
「回帰型ニューラルネットワーク」の記事における「長・短期記憶」の解説
詳細は「長・短期記憶」を参照 長・短期記憶（LSTM）は勾配消失問題を回避するディープラーニング（深層学習）システムである。LSTMは通常、「忘却」ゲートと呼ばれる回帰型ゲートによって拡張されている。LSTMは勾配の消失または爆発からの逆伝播誤差を防ぐ。代わりに、誤差は空間方向に展開された無制限の数のバーチャル層を通して逆向きに流れる。すなわち、LSTMは、数千または数百万離れた時間段階前に起こった事象の記憶を必要とする課題を学習できる。問題特化型のLSTM的トポロジーを発展させることができる。。LSTMは重要な事象間に長い遅延が与えられても機能し、低周波数と高周波数成分を混合した信号を扱うことができる。 多くの応用がLSTM RNNのスタックを用いており、訓練セット中のラベル配列の確率を最大化するRNN重み行列を見付けるためにそれらをコネクショニスト時系列分類（CTC）によって訓練している。CTCはアラインメントと認識の両方を達成する。 LSTMは隠れマルコフモデル（HMM）や類似の概念に基づく以前のモデルとは異なり、文脈依存言語を認識することを学習することができる。
※この「長・短期記憶」の解説は、「回帰型ニューラルネットワーク」の解説の一部です。
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