Memoria a Largo Plazo: explicación sencilla del modelo LSTM

En el aprendizaje automático, el modelo de memoria a largo plazo (LSTM) se utiliza principalmente en el procesamiento de datos secuenciales.

Entender la idea básica de la memoria a largo plazo (LSTM)

Hoy en día, el procesamiento de datos secuenciales es de gran importancia. Ya sea el reconocimiento de voz, el análisis de texto o incluso la predicción del precio de las acciones, las secuencias son la base de muchas cosas. Aquí es donde entra en juego el modelo de memoria a largo plazo (LSTM, Long Short-Term Memory), un tipo especial de red neuronal que se adapta perfectamente a este tipo de tareas.

• A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) convencionales, una LSTM puede almacenar información durante periodos de tiempo más largos. Esto la hace especialmente adecuada para datos secuenciales en los que los acontecimientos pasados son importantes.
• Un modelo LSTM consta de varias «puertas» que regulan el flujo de información. Estas puertas determinan cuándo se olvida, almacena o recupera la información.
• El estado de la célula es el núcleo de una LSTM. Actúa como una especie de memoria que almacena información sobre secuencias largas.
• La puerta del olvido decide qué información eliminar del estado de la célula. Utiliza la función sigmoidea para determinar qué valores se descartan y cuáles permanecen en la memoria.
• Decide qué nueva información sobre el estado de la célula debe añadirse. Consta de dos partes: La función de activación sigmoidea, que decide qué valores actualizar, y la función tanh, que genera nuevos valores candidatos.

Aplicación y ventajas de LSTM

Las LSTM son capaces de capturar dependencias a largo plazo en secuencias. Esto les confiere una amplia gama de aplicaciones.

• Los modelos LSTM son excelentes para predecir secuencias, como datos meteorológicos o cotizaciones bursátiles. Gracias a su memoria y a su capacidad para utilizar información muy antigua, las LSTM pueden captar relaciones complejas en los datos.
• En PLN, las LSTM se utilizan a menudo para tareas como la clasificación de textos, el reconocimiento de entidades con nombre y la traducción automática. Pueden captar mejor el contexto de los textos y mejorar así la calidad de los resultados.
• LSTM también puede utilizarse en el reconocimiento de voz para convertir palabras habladas en texto.
• La capacidad de capturar dependencias a largo plazo hace que los LSTM sean ideales para aplicaciones en las que las relaciones temporales son importantes, como la composición musical.