شبکه‌های حافظه بلندمدت

شبکه‌های حافظه بلندمدت

شبکه‌های حافظه بلندمدت (Long Short-Term Memory یا LSTM) نوعی از شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks یا RNN) هستند که برای یادگیری از داده‌های ترتیبی (Sequential Data) طراحی شده‌اند. RNNها به طور سنتی در پردازش داده‌های ترتیبی مانند متن، گفتار، سری‌های زمانی و ویدئو استفاده می‌شوند. با این حال، RNNهای استاندارد در یادگیری وابستگی‌های بلندمدت در داده‌ها با مشکل مواجه هستند، پدیده‌ای که به عنوان مشکل «ناپدید شدن گرادیان» (Vanishing Gradient Problem) شناخته می‌شود. LSTMها برای حل این مشکل طراحی شده‌اند و به طور قابل توجهی در بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین عملکرد بهتری نسبت به RNNهای استاندارد دارند.

مشکل ناپدید شدن گرادیان

برای درک اهمیت LSTMها، ابتدا باید مشکل ناپدید شدن گرادیان را در RNNهای استاندارد درک کنیم. در RNNها، اطلاعات از طریق حلقه‌های بازگشتی در طول زمان منتقل می‌شوند. در طول فرآیند آموزش، گرادیان (Gradient) برای به‌روزرسانی وزن‌ها (Weights) محاسبه می‌شود. اگر گرادیان در طول زمان به طور مکرر ضرب شود (به دلیل حلقه‌ها)، می‌تواند به طور تصاعدی کوچک شود و در نهایت به صفر نزدیک شود. این امر باعث می‌شود که RNNها در یادگیری وابستگی‌های بلندمدت ناتوان باشند، زیرا اطلاعات مربوط به مراحل اولیه در دنباله به تدریج از دست می‌روند.

معماری LSTM

LSTMها با معرفی یک «سلول حافظه» (Memory Cell) و «دروازه‌ها» (Gates) برای کنترل جریان اطلاعات در سلول حافظه، این مشکل را حل می‌کنند. یک سلول LSTM از اجزای زیر تشکیل شده است:

• **سلول حافظه (Cell State):** این بخش، هسته اصلی سلول LSTM است و اطلاعات را در طول زمان ذخیره می‌کند.
• **دروازه فراموشی (Forget Gate):** این دروازه تعیین می‌کند که کدام اطلاعات از سلول حافظه باید دور ریخته شوند.
• **دروازه ورودی (Input Gate):** این دروازه تعیین می‌کند که کدام اطلاعات جدید باید به سلول حافظه اضافه شوند.
• **دروازه خروجی (Output Gate):** این دروازه تعیین می‌کند که کدام اطلاعات از سلول حافظه باید به عنوان خروجی در دسترس باشند.

معماری یک سلول LSTM

سلول حافظه (Ct)	ذخیره اطلاعات در طول زمان
دروازه فراموشی (ft)	تعیین اطلاعاتی که باید حذف شوند
دروازه ورودی (it)	تعیین اطلاعاتی که باید اضافه شوند
دروازه خروجی (ot)	تعیین اطلاعاتی که باید به عنوان خروجی ارائه شوند
ورودی (xt)	داده ورودی در زمان t
خروجی (ht)	خروجی سلول LSTM در زمان t

نحوه عملکرد LSTM

1. **دروازه فراموشی:** در هر گام زمانی، دروازه فراموشی با استفاده از ورودی فعلی (x_t) و خروجی قبلی (h_t-1) محاسبه می‌شود. این دروازه یک مقدار بین 0 و 1 تولید می‌کند که نشان می‌دهد چه میزان از اطلاعات قبلی در سلول حافظه باید حفظ شود. مقدار 0 به معنای دور ریختن کامل اطلاعات و مقدار 1 به معنای حفظ کامل اطلاعات است.

2. **دروازه ورودی:** دروازه ورودی نیز با استفاده از ورودی فعلی (x_t) و خروجی قبلی (h_t-1) محاسبه می‌شود. این دروازه دو بخش دارد:

   *   یک لایه سیگموئید که تعیین می‌کند کدام اطلاعات جدید باید به سلول حافظه اضافه شوند.
   *   یک لایه تانژانت هذلولی (tanh) که یک بردار از مقادیر جدید تولید می‌کند که می‌توانند به سلول حافظه اضافه شوند.

3. **به‌روزرسانی سلول حافظه:** سلول حافظه با ترکیب اطلاعات قبلی و اطلاعات جدید به‌روزرسانی می‌شود. ابتدا، اطلاعات قدیمی با استفاده از دروازه فراموشی فیلتر می‌شوند. سپس، اطلاعات جدید با استفاده از دروازه ورودی به سلول حافظه اضافه می‌شوند.

4. **دروازه خروجی:** دروازه خروجی با استفاده از ورودی فعلی (x_t) و خروجی قبلی (h_t-1) محاسبه می‌شود. این دروازه یک لایه سیگموئید دارد که تعیین می‌کند کدام اطلاعات از سلول حافظه باید به عنوان خروجی ارائه شوند. سپس، سلول حافظه از طریق یک لایه تانژانت هذلولی عبور می‌کند و با خروجی دروازه خروجی ضرب می‌شود تا خروجی نهایی سلول LSTM تولید شود.

انواع LSTM

• **LSTM استاندارد:** این نوع، معماری اصلی LSTM است که در بالا توضیح داده شد.
• **LSTM گیت‌شده (Gated Recurrent Unit یا GRU):** GRU یک نسخه ساده‌تر از LSTM است که دارای دروازه‌های کمتری است. GRU معمولاً سریع‌تر از LSTM آموزش می‌بیند و در برخی موارد می‌تواند عملکرد مشابهی داشته باشد.
• **LSTM دو جهته (Bidirectional LSTM):** این نوع LSTM، اطلاعات را هم از گذشته و هم از آینده پردازش می‌کند. این امر می‌تواند به LSTM کمک کند تا وابستگی‌های پیچیده‌تری را در داده‌ها یاد بگیرد.

کاربردهای LSTM

LSTMها در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله:

• **پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP):** ترجمه ماشینی، تولید متن، تحلیل احساسات، تشخیص نام موجودیت. پردازش زبان طبیعی
• **تشخیص گفتار (Speech Recognition):** تبدیل گفتار به متن. تشخیص گفتار
• **پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting):** پیش‌بینی قیمت سهام، پیش‌بینی آب و هوا، پیش‌بینی تقاضا. سری‌های زمانی
• **تحلیل ویدئو (Video Analysis):** تشخیص فعالیت، ردیابی اشیاء، خلاصه‌سازی ویدئو. تحلیل ویدئو
• **تشخیص تقلب (Fraud Detection):** شناسایی تراکنش‌های مشکوک. تشخیص تقلب
• **رباتیک (Robotics):** کنترل ربات‌ها، برنامه‌ریزی مسیر. رباتیک

مزایا و معایب LSTM

• • مزایا:**

• توانایی یادگیری وابستگی‌های بلندمدت در داده‌ها.
• بهبود عملکرد در مقایسه با RNNهای استاندارد.
• کاربرد گسترده در طیف متنوعی از وظایف.

• • معایب:**

• پیچیدگی محاسباتی بیشتر نسبت به RNNهای استاندارد.
• نیاز به داده‌های آموزشی بیشتر.
• آموزش زمان‌بر.

پیوندهای مرتبط با استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• میانگین متحرک (Moving Average)
• شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index یا RSI)
• باندهای بولینگر (Bollinger Bands)
• MACD (Moving Average Convergence Divergence)
• فیبوناچی (Fibonacci)
• حجم معاملات (Volume)
• اندیکاتور ایچیموکو (Ichimoku Cloud)
• استراتژی اسکالپینگ (Scalping)
• استراتژی معاملات نوسانی (Swing Trading)
• تحلیل کندل استیک (Candlestick Patterns)
• تحلیل موج الیوت (Elliott Wave Theory)
• مدیریت ریسک (Risk Management)
• تنوع‌سازی سبد سهام (Portfolio Diversification)
• معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)
• تحلیل بنیادی (Fundamental Analysis)

منابع بیشتر

• شبکه‌های عصبی بازگشتی
• یادگیری عمیق (Deep Learning)
• گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• بهینه‌سازی (Optimization)
• هزینه تابع (Cost Function)

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان