Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spezielle Form von Recurrent Neural Networks (RNN)Recurrent Neural Networks (RNN) Recurrent Neural Networks (RNN) sind eine spezielle Form neuronaler Netze, die für die Verarbeitung von Sequenzdaten ... Mehr, die entwickelt wurde, um das Vanishing-Gradient-Problem klassischer RNNs zu überwinden. LSTMs sind in der Lage, sowohl kurz- als auch langfristige Abhängigkeiten in Sequenzdaten zu lernen und werden daher besonders häufig in der Sprach- und Textverarbeitung eingesetzt.

Wie funktionieren LSTMs?

LSTMs nutzen eine Speicherzelle (Cell State), die über lange Zeit Informationen speichern kann. Diese wird über sogenannte Gates gesteuert:

• Forget Gate: Entscheidet, welche Informationen verworfen werden.
• Input Gate: Bestimmt, welche neuen Informationen aufgenommen werden.
• Output Gate: Legt fest, welche Informationen nach außen weitergegeben werden.

Durch diese Struktur können LSTMs Zusammenhänge über viele Zeitschritte hinweg erkennen, ohne dass Gradienten verschwinden oder explodieren.

Praxisbeispiele:

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• Spracherkennung: Systeme wie Siri, Alexa oder Google Assistant.
• Zeitreihenanalyse: Finanzmarktprognosen, Predictive MaintenancePredictive Maintenance Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung) bezeichnet eine Wartungsstrategie, bei der die Wartung von Maschinen und Gerä... Mehr in der Industrie.
• Medizin: Analyse von Biosignalen wie EKGs und EEGs.
• Musik & Audio: Automatische Musikkomposition, Audio-Synthese.

Vorteile:

• Lernfähigkeit: Kann lange Sequenzen effektiv verarbeiten.
• Robustheit: Deutlich weniger anfällig für Vanishing Gradients.
• Flexibilität: Einsetzbar in Sprache, Text, Audio, Video und Sensordaten.

Herausforderungen:

• Komplexität: LSTMs haben viele Parameter und sind daher rechenintensiver.
• Trainingszeit: Deutlich länger als bei einfachen RNNs.
• Konkurrenz durch Transformer: Moderne Transformer-Modelle erreichen oft bessere Ergebnisse.

Verwandte Begriffe:

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