مقدمه:

الگوریتم شبکه عصبی LSTM یکی از انواع پرکاربرد شبکه های عصبی است که برای پردازش زبان طبیعی و پیش بینی داده ها استفاده می شود. LSTM مخفف Long Short-Term Memory است و به عنوان یک نوع ویژه از شبکه های عصبی با حافظه طولانی و کوتاه مدت شناخته می شود. این الگوریتم به خوبی مناسب برای مسائلی است که وابستگی های زمانی طولانی دارند و نیاز به حفظ اطلاعات گذشته دارند.

ساختار الگوریتم شبکه عصبی LSTM:

ساختار الگوریتم شبکه عصبی LSTM شامل یک واحد حافظه خاص است که به نام “سلول حافظه” شناخته می شود. این سلول حافظه می تواند اطلاعات را به مدت طولانی ذخیره کرده و از آن ها برای تصمیم گیری های آینده استفاده کند. عملکرد اصلی این سلول حافظه شامل سه دروازه است که به ترتیب ورودی، خروجی و فراموشی را کنترل می کنند.

آموزش و بهینه سازی شبکه عصبی LSTM:

آموزش و بهینه سازی شبکه عصبی LSTM برای دستیابی به عملکرد بهتر نیازمند تعیین معماری شبکه، انتخاب تابع هزینه مناسب و تنظیم پارامترهای شبکه است. برای آموزش شبکه، از الگوریتم های بهینه سازی مانند Adam یا RMSprop استفاده می شود که به خوبی می توانند پارامترهای شبکه را بهینه کنند و به سرعت به جواب مطلوب برسند.

کابردهای  الگوریتم شبکه عصبی LSTM: