Was sind Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke ?

Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke sind eine Art von künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN), die zur Verarbeitung von sequentiellen Daten verwendet werden. Sie wurden speziell entwickelt, um das Problem des Verschwindens oder des Überlaufens des Gradienten zu lösen, das bei herkömmlichen KNN auftreten kann, wenn sie mit langen Sequenzen von Daten arbeiten.

LSTM-Netzwerke verfügen über eine spezielle Struktur, die es ihnen ermöglicht, Informationen über lange Zeiträume hinweg zu speichern und zu verarbeiten. Sie bestehen aus sogenannten "Gates", die den Informationsfluss innerhalb des Netzwerks steuern. Diese Gates können Informationen hinzufügen, entfernen oder beibehalten, je nachdem, ob die Informationen als relevant oder irrelevant für das aktuelle Problem angesehen werden.

Dank dieser Gates können LSTM-Netzwerke die Bedeutung von Daten über längere Zeiträume hinweg verstehen und sich an vergangene Informationen erinnern, um Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu treffen. Sie werden häufig in der Spracherkennung, der Sprachgenerierung, der Textübersetzung und anderen Anwendungen eingesetzt, die sequentielle Daten verarbeiten müssen.

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