Yes, I'd be happy to explain how LSTMs (Long Short-Term Memory) work.

LSTMs are a type of recurrent neural network that are commonly used for processing sequential data, such as time series, speech recognition, and natural language processing. The main characteristic of LSTMs that sets them apart from other types of neural networks is their ability to maintain long-term memory in the processing of sequential data.

LSTMs consist of memory cells that maintain a state over time, which is updated based on the current input and the previous state. The memory cells are connected to input, output, and forget gates, which control the flow of information in and out of the memory cells.

The input gate determines how much new information to allow into the memory cell based on the current input. The forget gate determines how much of the previous state to discard based on the current input. The output gate determines what information to output based on the current state of the memory cell.

This structure allows LSTMs to effectively store and retrieve long-term information over time, while also discarding irrelevant information. This makes LSTMs particularly well suited for processing sequential data, where the output at each time step is dependent on the input and previous outputs.

In summary, LSTMs are a type of recurrent neural network that are used for processing sequential data by maintaining a long-term memory in the processing of sequential data through the use of memory cells, input gates, forget gates, and output gates.
ใช่ ฉันยินดีที่จะอธิบายวิธีการทำงานของ LSTM (หน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว) LSTM เป็นเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำประเภทหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปในการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ เช่น อนุกรมเวลา การรู้จำเสียง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ลักษณะสำคัญของ LSTM ที่ทำให้พวกเขาแตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมประเภทอื่นคือความสามารถในการรักษาหน่วยความจำระยะยาวในการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ LSTM ประกอบด้วยเซลล์หน่วยความจำที่คงสถานะไว้เมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งได้รับการอัพเดตตามอินพุตปัจจุบันและสถานะก่อนหน้า เซลล์หน่วยความจำเชื่อมต่อกับอินพุต เอาต์พุต และเกตลืม ซึ่งควบคุมการไหลของข้อมูลเข้าและออกจากเซลล์หน่วยความจำ เกตอินพุตจะกำหนดจำนวนข้อมูลใหม่ที่จะอนุญาตให้เข้าไปในเซลล์หน่วยความจำตามอินพุตปัจจุบัน ประตูลืมจะกำหนดจำนวนสถานะก่อนหน้าที่จะทิ้งตามอินพุตปัจจุบัน ประตูเอาท์พุทจะกำหนดข้อมูลที่จะส่งออกตามสถานะปัจจุบันของเซลล์หน่วยความจำ โครงสร้างนี้ช่วยให้ LSTM สามารถจัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพในช่วงเวลาหนึ่ง ขณะเดียวกันก็ละทิ้งข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องไปด้วย สิ่งนี้ทำให้ LSTM เหมาะสมเป็นอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ โดยที่เอาต์พุตในแต่ละขั้นตอนจะขึ้นอยู่กับอินพุตและเอาต์พุตก่อนหน้า โดยสรุป LSTM เป็นเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำประเภทหนึ่งที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลตามลำดับโดยการรักษาหน่วยความจำระยะยาวในการประมวลผลข้อมูลตามลำดับผ่านการใช้เซลล์หน่วยความจำ ประตูอินพุต ประตูลืม และประตูเอาต์พุต
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence