인공지능 : LSTM (Long Short Term Memory) : 개념, 원리, 방식

Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory(LSTM) 단위 또는 블록은 반복적인 신경 네트워크 구조의 일부입니다. 반복 신경망은 이러한 인공지능 프로그램이 인간의 생각을 보다 효과적으로 모방할 수 있도록 도와줄 수 있는 특정 유형의 인공 기억 과정을 활용하도록 만들어졌습니다.

반복 신경 네트워크는 프로그램이 입력을 수신하고 출력을 생성하는 방식에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 Long Short-Term Memory (LSTM) 블록을 사용합니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 블록은 가중 입력, 활성화 기능, 이전 블록의 입력 및 최종 출력 등 다양한 구성 요소를 갖춘 복잡한 단위입니다.

프로그램은 단기 메모리 프로세스에 기반한 구조를 사용하여 장기 메모리를 생성하기 때문에 이 단위를 Long Short-Term Memory (LSTM)이라고 합니다. 이러한 시스템은 자연 언어 처리에서 자주 사용됩니다. 반복 신경 네트워크는 긴 단기 기억 블록을 사용하여 특정 단어나 음소를 취하며, 메모리가 이러한 유형의 입력을 분류하는 데 유용할 수 있는 문자열에 맥락으로 평가합니다. 일반적으로 LSTM은 반복적인 신경망을 개척하는 데 있어 받아들여지고 있는 공통적인 개념입니다.