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Veuillez expliquer ce qu'est la "mémoire longue à court terme"
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La mémoire longue à court terme (LSTM) est un réseau de neurones artificiels utilisé dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage en profondeur. Contrairement aux réseaux de neurones à anticipation standard, LSTM a des connexions de rétroaction. Un tel réseau neuronal récurrent (RNN) peut traiter non seulement des points de données uniques (tels que des images), mais également des séquences entières de données (telles que la parole ou la vidéo). Par exemple, LSTM est applicable à des tâches telles que la reconnaissance d'écriture manuscrite connectée non segmentée, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, le contrôle de robots, les jeux vidéo[10] et les soins de santé[11].
Le nom de LSTM fait référence à l'analogie selon laquelle un RNN standard possède à la fois une "mémoire à long terme" et une "mémoire à court terme". Les poids et les biais de connexion dans le réseau changent une fois par épisode d'entraînement, de manière analogue à la façon dont les changements physiologiques des forces synaptiques stockent les souvenirs à long terme ; les schémas d'activation dans le réseau changent une fois par pas de temps, de manière analogue à la façon dont le changement d'instant en instant des schémas de déclenchement électrique dans le cerveau stocke les souvenirs à court terme.[12] L'architecture LSTM vise à fournir une mémoire à court terme pour RNN qui peut durer des milliers de pas de temps, donc une "mémoire longue à court terme".
Une unité LSTM commune est composée d'une cellule, d'une porte d'entrée, d'une porte de sortie[13] et d'une porte d'oubli.[14] La cellule se souvient des valeurs sur des intervalles de temps arbitraires et les trois portes régulent le flux d'informations entrant et sortant de la cellule.
Les réseaux LSTM sont bien adaptés à la classification, au traitement et à la réalisation de prédictions basées sur des données de séries chronologiques, car il peut y avoir des décalages de durée inconnue entre des événements importants dans une série chronologique. Les LSTM ont été développés pour traiter le problème du gradient de fuite [15] qui peut être rencontré lors de la formation des RNN traditionnels. L'insensibilité relative à la longueur de l'écart est un avantage de LSTM par rapport aux RNN, aux modèles de Markov cachés et à d'autres méthodes d'apprentissage de séquences dans de nombreuses applications. [citation nécessaire]