Что такое LSTM

LSTM (Long Short-Term Memory) — это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенный для обработки последовательностей данных с долгосрочными зависимостями. В отличие от обычных RNN, LSTM имеет механизм "вентилей" (forget, input, output), которые контролируют поток информации, предотвращая проблему исчезающего градиента.

Ключевые компоненты LSTM:

• Forget gate — решает, какую информацию "забыть" из предыдущего состояния.
• Input gate — обновляет состояние ячейки новой информацией.
• Output gate — определяет, какая информация будет передана на следующий шаг.

Пример с кодом (Keras):

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(10, 1)))  # 64 нейрона, входная последовательность из 10 шагов
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

Применение: прогнозирование временных рядов, обработка текста, распознавание речи.