La inteligencia artificial (IA) ha avanzado enormemente en los últimos años y está revolucionando el mundo tal y como lo conocemos. Uno de los últimos avances es la llamada memoria a largo plazo (LSTM). En este artículo analizaremos en profundidad la LSTM, cómo funciona y qué ventajas ofrece.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
¿Qué es la memoria a corto plazo?
Una LSTM es un bloque funcional especial de las redes neuronales recurrentes (RNN) con una memoria a corto plazo a largo plazo. Es una evolución de las RNN y ayuda a resolver el problema del gradiente evanescente, en el que durante el entrenamiento los gradientes de los pesos se hacen cada vez más pequeños y, por tanto, la red deja de almacenar información útil. Las células LSTM tienen tres tipos de puertas -una puerta de entrada, una puerta de memoria y olvido y una puerta de salida- para almacenar recuerdos de experiencias pasadas. La memoria a corto plazo se conserva durante mucho tiempo y el comportamiento de la red se codifica en los pesos. Las redes LSTM son especialmente adecuadas para hacer predicciones basadas en datos de series temporales, como el reconocimiento de texto manuscrito y el reconocimiento del habla.
¿Cómo funciona la memoria a corto plazo?
Una red LSTM está formada por varias células LSTM dispuestas en orden secuencial. Cada célula LSTM tiene tres puertas que controlan el flujo de información en la red. La puerta de entrada regula el flujo de información, la puerta de recordar y olvidar garantiza que se olvide la información sin importancia y la puerta de salida determina qué información pasa al siguiente paso. De este modo, la red puede tomar decisiones basadas en la experiencia previa y es capaz de reconocer dependencias a largo plazo en los datos.
Aplicaciones de la memoria a largo plazo
- Reconocimiento del habla LSTM se utiliza a menudo en herramientas de reconocimiento del habla. Esta tecnología puede reconocer y analizar los patrones lingüísticos del hablante para identificarlo. Como resultado, también puede permitir el reconocimiento automático del habla para controlar comandos de voz de dispositivos domésticos inteligentes, por ejemplo.
- Reconocimiento de escritura a mano LSTM también puede ayudar a reconocer textos escritos a mano. El sistema puede analizar y distinguir los patrones de escritura para identificar correctamente el texto. Esto permite utilizarlo, por ejemplo, en programas de tratamiento de textos para introducir texto manuscrito.
- Predicción de datos de series temporales LSTM puede utilizarse para predecir acontecimientos futuros basándose en datos de series temporales. Puede utilizarse, por ejemplo, en la predicción de mercados financieros, previsiones meteorológicas o la predicción de la demanda de electricidad y el suministro de energía.
- Detección de anomalías en el tráfico de red LSTM también puede ayudar a detectar anomalías en el tráfico de red. Analizando patrones y comparándolos con datos históricos, el sistema puede detectar actividades inusuales e identificar posibles ataques.
- Sistemas de detección de intrusos (IDS) Los IDS utilizan LSTM para detectar posibles ataques a sistemas o redes. El sistema puede analizar las actividades de los piratas informáticos y tomar las medidas adecuadas para garantizar la seguridad de las redes.
Funcionalidad LSTM
La LSTM es un tipo de red neuronal recurrente (RNN) diseñada para resolver el problema del gradiente evanescente mediante la introducción de una célula de memoria que puede almacenar información durante periodos de tiempo más largos. La arquitectura LSTM consta de varios componentes importantes.
Puerta de entrada
Controla el flujo de nuevas entradas en la célula de memoria. Utiliza una función de activación sigmoidea para decidir qué valores conservar y cuáles descartar.
Puerta del Olvido
Controla el flujo de información del paso temporal anterior que debe olvidarse. También utiliza una función de activación sigmoidea para determinar qué información debe olvidarse.
Salida Puerta
Controla la salida de la célula de memoria. Utiliza una función de activación sigmoidea y una función de tangente hiperbólica para determinar qué información se debe emitir.
Célula de memoria
Componente principal de la arquitectura LSTM. Almacena información a lo largo del tiempo y puede olvidar información de forma selectiva o añadir información nueva a su estado interno.
En cada paso temporal, el modelo LSTM recibe un vector de entrada y un vector de estado oculto del paso temporal anterior. La puerta de entrada y la puerta de olvido procesan el vector de entrada y los valores resultantes se utilizan para actualizar la célula de memoria.
A continuación, se crea un estado candidato utilizando la puerta de entrada y este estado candidato se combina con el estado de la célula de memoria mediante una operación de suma de elementos. Por último, la puerta de salida se utiliza para determinar la información que debe salir de la célula de memoria y el vector de estado oculto resultante se pasa al siguiente paso temporal.
Al utilizar una célula de memoria y tres compuertas independientes para controlar el flujo de información, la arquitectura LSTM es capaz de aprender y almacenar información de forma eficaz durante periodos de tiempo más largos, lo que la hace adecuada para tareas como el reconocimiento del habla, la traducción de idiomas y el análisis de sentimientos.
Comparación de LSTM con otras técnicas
Las redes LSTM han encontrado muchas aplicaciones en IA, desde el reconocimiento de voz a la detección de anomalías en el tráfico de red. La capacidad de seleccionar y olvidar información pasada hace posible que las redes aprendan qué información pasada es útil para el resultado actual basándose en los datos de entrenamiento. Así se obtienen mejores predicciones y decisiones basadas en datos históricos.
Otra ventaja de las redes LSTM es su capacidad para estar equipadas con muchas capas. Estas redes multicapa son extremadamente adaptables y pueden resolver problemas complejos que las redes neuronales convencionales no pueden resolver.
| Tecnología | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|
| Redes feedforward | Rápido y fácil de entrenar | No se tienen en cuenta los datos de series temporales |
| Redes recurrentes | Consideración de secuencias posibles | Problemas con el tratamiento de secuencias largas |
| LSTM | Mejor tratamiento de secuencias largas | Tiempos de entrenamiento más largos que con otras técnicas |
Conclusión
La memoria a corto plazo es una tecnología importante en inteligencia artificial. Permite entrenar mejor las RNN y, por tanto, mejorar su rendimiento. Las aplicaciones de la LSTM son diversas y van desde el reconocimiento del habla a la detección de anomalías en el tráfico de red. En comparación con otras técnicas, la LSTM ofrece un mejor procesamiento de secuencias largas, pero los tiempos de entrenamiento pueden ser mayores.
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