Long Short-Term Memory : le modèle LSTM expliqué simplement

Dans l’apprentissage automatique, le modèle Long Short-Term Memory (LSTM) est surtout utilisé dans le traitement des données séquentielles.

Comprendre l’idée de base de la mémoire à court terme longue (LSTM)

De nos jours, le traitement des données séquentielles est d’une importance capitale. Qu’il s’agisse de la reconnaissance vocale, de l’analyse de texte ou même de la prédiction du cours des actions, les séquences sont à la base de beaucoup de choses. C’est là qu’intervient le modèle Long Short-Term Memory (LSTM), un type particulier de réseau neuronal qui convient parfaitement à de telles tâches.

• Contrairement aux réseaux neuronaux récurrents (RNN) traditionnels, un LSTM peut stocker des informations sur de longues périodes. Cela le rend particulièrement adapté aux données séquentielles pour lesquelles les événements antérieurs sont importants.

• Un modèle LSTM se compose de différentes « portes » qui régulent le flux d’informations. Ces portes déterminent quand les informations sont oubliées, stockées ou récupérées.

• L’état cellulaire est au cœur d’un LSTM. Il fonctionne comme une sorte de mémoire qui stocke des informations sur de longues séquences.

• La porte de l’oubli décide quelles informations doivent être supprimées de l’état cellulaire. Elle utilise la fonction sigmoïde pour déterminer quelles valeurs sont rejetées et lesquelles restent en mémoire.

• C’est ici que l’on décide quelles nouvelles informations sur l’état de la cellule doivent être ajoutées. Elle se compose de deux parties : La fonction d’activation sigmoïde qui décide quelles valeurs doivent être mises à jour et la fonction tanh qui crée de nouvelles valeurs candidates.

Application et avantages de LSTM

LSTM sont capables de saisir des dépendances à long terme dans des séquences. Elles ont donc un large spectre d’application.

• LSTM sont parfaitement adaptés à la prédiction de séquences, comme les données météorologiques ou les cours des actions. Grâce à leur mémoire et à leur capacité à utiliser des informations remontant loin dans le temps, les LSTM peuvent saisir des relations complexes dans les données.
• En PNL, les LSTM sont souvent utilisés pour des tâches telles que la classification de textes, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique. Ils peuvent mieux saisir le contexte des textes et ainsi améliorer la qualité des résultats.
• Les LSTM peuvent également être utilisées dans la reconnaissance vocale pour convertir des mots parlés en texte.
• Les LSTM sont idéaux pour les applications où les relations temporelles sont importantes, comme la composition musicale, grâce à leur capacité à détecter les dépendances à long terme.