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Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) ist ein fortgeschrittenes Recurrent Neural Network (RNN), das sich ideal fĂŒr die Vorhersage von Sequenzdaten eignet. Es wurde 1997 von Sepp Hochreiter und JĂŒrgen Schmidhuber erfunden und ist eine der am weitesten verbreiteten Techniken fĂŒr maschinelles Lernen. LSTMs werden in vielen Anwendungen wie maschinellem Sehen, Spracherkennung und maschinellem Verstehen eingesetzt.

LSTMs bieten einzigartige Eigenschaften, die es ihnen ermöglichen, in Sequenzdaten zu lernen und zu verstehen. Im Gegensatz zu traditionellen Neuronalen Netzwerken, die fĂŒr die Verarbeitung statischer Eingaben ausgelegt sind, verarbeiten LSTMs Eingaben in einer Reihenfolge und können auf diese Weise komplexe Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben verstehen. LSTM-Netzwerke sind in der Lage, die AbhĂ€ngigkeiten zwischen Eingaben und Ausgaben ĂŒber einen lĂ€ngeren Zeitraum zu verfolgen und zu verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, die Ausgaben anhand der aktuellen Eingaben und der frĂŒheren Eingaben zu berechnen.

LSTMs sind auch in der Lage, ĂŒber lĂ€ngere ZeitrĂ€ume zu lernen und zu verstehen. Dies ist auf die EinfĂŒhrung von "ZellzustĂ€nden" zurĂŒckzufĂŒhren, die Informationen ĂŒber eine lange Zeitspanne speichern können. Dies ermöglicht es dem Netzwerk, ĂŒber lĂ€ngere ZeitrĂ€ume zu lernen und zu verstehen. Dies ist eines der wichtigsten Merkmale von LSTMs, die es ihnen ermöglichen, in Sequenzdaten zu lernen und zu verstehen.

LSTMs sind auch in der Lage, in Sequenzdaten zu lernen und zu verstehen, ohne ĂŒbermĂ€ĂŸig viel Rechenleistung zu verbrauchen. Da sie ihre Eingaben in einer Reihenfolge verarbeiten, werden sie in der Regel nicht ĂŒbermĂ€ĂŸig stark trainiert, was den Energieverbrauch verringert und die Anzahl der benötigten Rechenoperationen reduziert. Dies macht LSTMs zu einer sehr leistungsstarken und energieeffizienten Lösung fĂŒr maschinelles Lernen.

LSTMs sind eine leistungsstarke Technik fĂŒr maschinelles Lernen, die eine Reihe von Eigenschaften bietet, die es ihnen ermöglichen, in Sequenzdaten zu lernen und zu verstehen. Sie sind in der Lage, komplexe Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben zu verstehen, ĂŒber lĂ€ngere ZeitrĂ€ume zu lernen und zu verstehen und energieeffizient zu arbeiten. Dies macht LSTMs zu einer sehr vielseitigen und leistungsstarken Lösung fĂŒr maschinelles Lernen.