Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Uzun kısa süreli bellek (İngilizce: Long Short-Term Memory) derin öğrenme alanında kullanılan yapay bir yinelemeli sinir ağı (RNN) mimarisidir . Standart 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, 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 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
Kaynakça
- ^ Sak, Hasim; Senior, Andrew; Beaufays, Francoise (2014). "Long Short-Term Memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling" (PDF). 22 Eylül 2019 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi.
- ^ Li, Xiangang; Wu, Xihong (15 Ekim 2014). "Constructing Long Short-Term Memory based Deep Recurrent Neural Networks for Large Vocabulary Speech Recognition". arXiv:1410.4281 $2.
Dış bağlantılar
- Jürgen Schmidhuber'ın IDSIA grubundaki 30'dan fazla LSTM makalesi ile tekrarlayan Sinir Ağları 2 Ocak 2014 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
- Gers, Felix (2001). "Long Short-Term Memory in Recurrent Neural Networks" (PDF). PhD thesis. 11 Temmuz 2019 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Ocak 2020.
- 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 30 Ağustos 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. tekrarlayan sinir ağları, özellikle LSTM açıklayan adamış iki bölümden ile.
- Monner, Derek D.; Reggia, James A. (2010). "A generalized LSTM-like training algorithm for second-order recurrent neural networks" (PDF). 23 Nisan 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 16 Ocak 2020.
High-performing extension of LSTM that has been simplified to a single node type and can train arbitrary architectures
- Herta, Christian. "How to implement LSTM in Python with Theano". Tutorial. 3 Ocak 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Ocak 2020.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Uzun kisa sureli bellek Ingilizce Long Short Term Memory derin ogrenme alaninda kullanilan yapay bir yinelemeli sinir agi RNN mimarisidir Standart aksine LSTM nin geri bildirim baglantilari vardir Yalnizca anlik veriyi resim gibi degil veri dizilerini konusma veya video gibi de isleyebilir Ornegin LSTM bolumlenmemis bagli el yazisi tanima konusma tanima ve ag trafiginde anomali veya IDS lerde saldiri tespit sistemleri tespiti gibi gorevler icin gecerlidir Uzun Kisa Sureli Bellek LSTM hucresi verileri sirayla isleyebilir ve zaman icinde gizli durumunu koruyabilir Siradan bir LSTM unitesi bir hucre bir giris kapisi bir cikis kapisi ve bir unut kapisindan olusur Hucre degisken uzunlukta zaman araliklarindaki degerleri hatirlar ve bu uc kapi hucreye giren ve cikan bilgi akisini duzenler LSTM aglari zaman serisi verilerine dayanarak siniflandirmak ve tahminler yapmak icin cok uygundur cunku bir zaman serisindeki onemli olaylar arasinda bilinmeyen sureli gecikmeler olabilir LSTM ler geleneksel RNN leri egitirken karsilasilabilecek patlayan ve basa cikmak icin gelistirilmistir kaynak belirtilmeli TarihiLSTM 1997 yilinda Sepp Hochreiter ve Jurgen Schmidhuber tarafindan ortaya atildi LSTM Sabit Hata Karuseli CEC birimlerini tanitarak patlayan ve yok olan gradyan problemlerini ele alir LSTM blogunun ilk surumu hucreler giris ve cikis kapilarini iceriyordu Ayrica bakinizYinelemeli sinir agi Derin ogrenme Zaman serisiKaynakca Sak Hasim Senior Andrew Beaufays Francoise 2014 Long Short Term Memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling PDF 22 Eylul 2019 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi Li Xiangang Wu Xihong 15 Ekim 2014 Constructing Long Short Term Memory based Deep Recurrent Neural Networks for Large Vocabulary Speech Recognition arXiv 1410 4281 2 Dis baglantilarJurgen Schmidhuber in IDSIA grubundaki 30 dan fazla LSTM makalesi ile tekrarlayan Sinir Aglari 2 Ocak 2014 tarihinde Wayback Machine sitesinde arsivlendi Gers Felix 2001 Long Short Term Memory in Recurrent Neural Networks PDF PhD thesis 11 Temmuz 2019 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi Erisim tarihi 16 Ocak 2020 Gers Felix A Schraudolph Nicol N Schmidhuber Jurgen Aug 2002 Tekrarlayan LSTM aglari ile kesin zamanlamayi ogrenme PDF Makine Ogrenimi Arastirmalari Dergisi 3 115 143 Abidogun Olusola Adeniyi 2005 Veri Madenciligi Sahtekarlik Tespiti ve Mobil Telekomunikasyon Denetimsiz Yapay Sinir Aglari ile Cagri Patern Analizi Yuksek Lisans Tezi Tezli Bati Cape Universitesi hdl 11394 249 22 Mayis 2012 tarihinde kaynagindan arsivlendi PDF Orijinal 30 Agustos 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arsivlendi tekrarlayan sinir aglari ozellikle LSTM aciklayan adamis iki bolumden ile Monner Derek D Reggia James A 2010 A generalized LSTM like training algorithm for second order recurrent neural networks PDF 23 Nisan 2013 tarihinde kaynagindan arsivlendi PDF Erisim tarihi 16 Ocak 2020 High performing extension of LSTM that has been simplified to a single node type and can train arbitrary architectures Herta Christian How to implement LSTM in Python with Theano Tutorial 3 Ocak 2015 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 16 Ocak 2020