LSTM

LSTMとは、リカレントニューラルネットワークの一種であり、従来のモデルが抱えていた長期的な情報の忘却や勾配消失という課題を克服するために開発されたディープラーニングのアーキテクチャです。正式名称はLong Short Term Memoryであり、日本語では長短期記憶と呼ばれています。このモデルの最大の特徴は、セル状態と呼ばれる情報の伝達経路と、入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲートという3つの制御機構を備えている点にあります。これにより、ネットワークは過去の膨大な時系列データの中から、現在の予測に必要な情報を選択的に保持し、不要な情報を適切に忘却することが可能となっています。音声認識や自然言語処理、機械翻訳など、前後の文脈や時間的な依存関係が重要となる複雑なタスクにおいて、現在でも非常に高い性能を発揮する基盤技術の一つとして広く活用されています。