Uzun kısa süreli bellek

Uzun kısa süreli bellek (İngilizce: Long Short-Term Memory) derin öğrenme alanında kullanılan yapay bir yinelemeli sinir ağı (RNN) mimarisidir  . Standart ileri beslemeli sinir ağlarının aksine, LSTM'nin geri bildirim bağlantıları vardır. Yalnızca anlık veriyi (resim gibi) değil, veri dizilerini (konuşma veya video gibi) de işleyebilir. Örneğin, LSTM bölümlenmemiş, bağlı el yazısı tanıma, konuşma tanıma ve ağ trafiğinde anomali veya IDS'lerde (saldırı tespit sistemleri) tespiti gibi görevler için geçerlidir.

Sıradan bir LSTM ünitesi, bir hücre, bir giriş kapısı, bir çıkış kapısı ve bir unut kapısından oluşur. Hücre, değişken uzunlukta zaman aralıklarındaki değerleri hatırlar ve bu üç kapı, hücreye giren ve çıkan bilgi akışını düzenler.

LSTM ağları, zaman serisi verilerine dayanarak sınıflandırmak, işlemek ve tahminler yapmak için çok uygundur, çünkü bir zaman serisindeki önemli olaylar arasında bilinmeyen süreli gecikmeler olabilir. LSTM'ler, geleneksel RNN'leri eğitirken karşılaşılabilecek patlayan ve yok olan gradyan problemleriyle başa çıkmak için geliştirilmiştir.

 Tarihi 
LSTM, 1997 yılında Sepp Hochreiter ve Jürgen Schmidhuber tarafından ortaya atıldı. LSTM, Sabit Hata Karuseli (CEC) birimlerini tanıtarak, patlayan ve yok olan gradyan problemlerini ele alır. LSTM bloğunun ilk sürümü hücreler, giriş ve çıkış kapılarını içeriyordu.

 Ayrıca bakınız 

 Yinelemeli sinir ağı
 Derin öğrenme 
 Uzun vadeli güçlendirme 
 Prefrontal korteks bazal gangliyon çalışma belleği 
 Zaman serisi

 Kaynakça 

 Dış bağlantılar 

 Jürgen Schmidhuber'ın IDSIA grubundaki 30'dan fazla LSTM makalesi ile tekrarlayan Sinir Ağları  

 Gers, Felix A.; Schraudolph, Nicol N.; Schmidhuber, Jürgen (Aug 2002). "Tekrarlayan LSTM ağları ile kesin zamanlamayı öğrenme" (PDF) . Makine Öğrenimi Araştırmaları Dergisi. 3: 115-143. 
 Abidogun, Olusola Adeniyi (2005). Veri Madenciliği, Sahtekarlık Tespiti ve Mobil Telekomünikasyon: Denetimsiz Yapay Sinir Ağları ile Çağrı Patern Analizi. Yüksek Lisans Tezi (Tezli). Batı Cape Üniversitesi. hdl: 11394/249. 22 Mayıs 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF) . 
 Orijinal  tekrarlayan sinir ağları, özellikle LSTM açıklayan adamış iki bölümden ile. 



Kategori:Yapay sinir ağları