الشبكات الذاكرة الطويلة القصيرة

 الشبكات الذاكرة الطويلة القصيرة 

الشبكات العصبية الذاكرة الطويلة القصيرة هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في تعلم التسلسلات الزمنية تم تصميم هذه الشبكات لحل مشكلة النسيان السريع التي كانت تعاني منها الشبكات التقليدية تستخدم شبكات LSTM في مجالات عديدة مثل الترجمة الآلية و التعرف على الصوت .

تتكون وحدة LSTM من ثلاثة وحدات رئيسية :

باب الإدخال و باب النسيان و باب الإخراج .

تعمل هذه الوحدات معا للتحكم في تدفق المعلومات داخل الشبكة . 

التصميم الذكي أصبحت شبكات LSTM أداة فعالة في التعامل مع البيانات التسلسلية المعقدة و سهمات في تطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة .

أهمية شبكات LSTM وتطبيقات العملية 

تعد شبكات LSTM من الأدوات القوية التي غيرت طريقة تفاعل الحواسيب و البيانات المتغيرة  النماذج البسيطة تستطيع LSTM التعامل مع الترتيب و التسلسل حيث يعتمد معنى الجملة على الترتيب الكلمات .

التطبيقات الواقعية لشبكات  LSTM :

 

1. الترجمة الآلية : مثل الترجمة العربية إلى الإنجليزية حيث تتطلب فهم الجملة كاملة 

2. التعرف على الصوت و الكلام : حيث تسمع الشبكة الكلام بصيغة موجات صوتية و تحوله إلى كلمات 

3. كتابة النصوص تلقائيا : تدريب LSTM على كتابات قصائد او مقالات 

4. التنبؤ بالأسواق : تستخدم LSTM في تحليل الأسهم او العملات الرقمية 

الجدير بالذكر ان LSTM ليست الوحيدة في المجال فقد ظهرت نماذج احدث و اكثر تطور GRU و Transformer ولكن LSTM لا تزال تستخدم على نطاق واسع وقدرتها على إعطاء نتائج دقيقة .