Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spezielle Art von Recurrent Neural Networks (RNNs), die entwickelt wurde, um das Vanishing Gradient Problem zu überwinden, welches traditionelle RNNs bei der Verarbeitung langer Sequenzen von Daten einschränkt. LSTMs wurden erstmals 1997 von Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber vorgestellt und haben sich seitdem zu einer der populärsten Architekturen für das Lernen von langfristigen Abhängigkeiten in Sequenzen entwickelt.

Motivation und Hintergrund #

Recurrent Neural Networks (RNNs) sind grundsätzlich gut für die Verarbeitung sequenzieller Daten geeignet, da sie Informationen aus vorherigen Zeitschritten speichern können. Allerdings leiden sie an einem signifikanten Problem, wenn es um das Lernen von langfristigen Abhängigkeiten geht: Das Vanishing Gradient Problem. Bei der Rückpropagierung von Fehlern über viele Zeitschritte hinweg werden die Gradienten, die die Gewichtsanpassung steuern, exponentiell kleiner, sodass das Netzwerk nur schwer relevante Informationen aus frühen Zeitschritten berücksichtigen kann.

LSTM-Netzwerke wurden speziell entwickelt, um diese Einschränkung zu überwinden und langfristige Abhängigkeiten in Sequenzen besser zu lernen. Sie erreichen dies durch die Einführung von Speicherzellen und Gating-Mechanismen, die die Speicherung und das Abrufen von Informationen über längere Zeiträume hinweg ermöglichen.

Struktur von LSTM #

Ein LSTM besteht aus Speicherzellen (Memory Cells), die als interne Zustände fungieren, sowie drei Haupt-Gates: das Eingangs-Gate, das Vergessens-Gate und das Ausgangs-Gate. Diese Gates kontrollieren den Informationsfluss durch die Zelle und entscheiden, welche Informationen gespeichert, vergessen oder weitergegeben werden sollen.

1. Eingangs-Gate (Input Gate) #

Das Eingangs-Gate entscheidet, welche neuen Informationen in die Speicherzelle geschrieben werden sollen. Es berechnet einen Aktivierungswert, basierend auf der aktuellen Eingabe und dem vorherigen Zellzustand, um zu bestimmen, wie viel von der neuen Information in die Zelle eingehen soll.

2. Vergessens-Gate (Forget Gate) #

Das Vergessens-Gate entscheidet, welche Informationen aus der Speicherzelle vergessen werden sollen. Dies ist wichtig, um irrelevante oder veraltete Informationen zu löschen, die für zukünftige Berechnungen nicht mehr nützlich sind.

3. Ausgangs-Gate (Output Gate) #

Das Ausgangs-Gate entscheidet, welche Teile der Informationen aus der Speicherzelle für den nächsten Zeitschritt ausgegeben werden sollen. Es bestimmt, welcher Teil der gespeicherten Informationen in den Output und den versteckten Zustand des Netzwerks eingeht.

Zellzustand (Cell State) #

Der Zellzustand ist der Schlüssel zur Fähigkeit des LSTM, Informationen über lange Zeiträume hinweg zu speichern. Durch den regulierten Fluss von Informationen durch die Gates kann der Zellzustand relativ unverändert bleiben, wodurch Langzeitinformationen effizient gespeichert und weitergegeben werden können.

Funktionsweise eines LSTM #

Die Funktionsweise eines LSTM kann durch die folgenden Schritte erklärt werden:

1. Vergessen (Forget): Das Vergessens-Gate bewertet, welche Informationen aus dem vorherigen Zellzustand gelöscht werden sollen.
2. Speichern (Store): Das Eingangs-Gate entscheidet, welche neuen Informationen hinzugefügt werden.
3. Aktualisieren (Update): Der Zellzustand wird auf Basis der Entscheidungen der beiden vorherigen Gates aktualisiert.
4. Ausgeben (Output): Das Ausgangs-Gate bestimmt, welche Informationen als Output und als neuer versteckter Zustand ausgegeben werden.

Mathematische Darstellung #

Die Berechnungen in einem LSTM lassen sich durch die folgenden Gleichungen beschreiben:

[
f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)
]

[
i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)
]

[
\tilde{C}t = \tanh(W_C \cdot [h{t-1}, x_t] + b_C)
]

[
C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_t
]

[
o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)
]

[
h_t = o_t * \tanh(C_t)
]

• ( f_t ): Vergessens-Gate
• ( i_t ): Eingangs-Gate
• ( o_t ): Ausgangs-Gate
• ( C_t ): Zellzustand zum Zeitpunkt (t)
• ( h_t ): versteckter Zustand
• ( \sigma ): Sigmoid-Funktion
• ( \tanh ): Hyperbolische Tangens-Funktion

Vorteile von LSTMs #

1. Langfristige Abhängigkeiten: LSTMs sind in der Lage, langfristige Abhängigkeiten in den Daten zu lernen, da sie durch die Speicherzellen relevante Informationen über lange Zeiträume behalten können.
2. Robust gegenüber dem Vanishing Gradient Problem: Durch den Einsatz von Gating-Mechanismen und speziellen Speicherzellen wird das Vanishing Gradient Problem deutlich reduziert.
3. Flexible Anwendung: LSTMs können für viele verschiedene Aufgaben verwendet werden, darunter Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse und maschinelle Übersetzung.

Herausforderungen und Nachteile #

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit haben LSTMs einige Nachteile:

1. Rechenaufwand: LSTMs sind komplexer und benötigen mehr Rechenressourcen als einfache RNNs oder Feedforward-Netzwerke.
2. Langsame Trainingszeit: Durch die zusätzlichen Gates und Berechnungen kann das Training von LSTMs langsamer sein als bei anderen neuronalen Netzwerkarchitekturen.
3. Komplexität der Hyperparameter: Die richtige Einstellung der Hyperparameter wie Lernrate, Anzahl der Schichten und Zellen pro Schicht ist oft schwieriger und erfordert mehr Feinabstimmung.

Anwendungen von LSTM #

LSTMs finden in vielen Bereichen Anwendung, insbesondere dort, wo sequentielle oder zeitabhängige Daten verarbeitet werden müssen:

1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): LSTMs werden in vielen Sprachverarbeitungsanwendungen wie maschineller Übersetzung, Textgenerierung und Fragebeantwortung eingesetzt.
2. Spracherkennung: Systeme wie Google Assistant oder Siri verwenden LSTMs, um gesprochene Sprache in Text zu transkribieren und darauf zu reagieren.
3. Zeitreihenanalyse: LSTMs sind ideal für Aufgaben wie Aktienkursvorhersagen, Wetterprognosen oder die Analyse von Sensordaten, da sie in der Lage sind, Muster in zeitlich geordneten Daten zu erkennen.
4. Videosequenzanalyse: Bei der Analyse von Videodaten werden LSTMs verwendet, um zeitliche Abhängigkeiten zwischen Bildfolgen zu modellieren und Aktionen oder Objekte in Videos zu erkennen.

LSTM im Vergleich zu GRU #

Eine weitere populäre Variante von RNNs ist die Gated Recurrent Unit (GRU). GRUs sind eine vereinfachte Version von LSTMs, da sie weniger Parameter haben und somit schneller zu trainieren sind, während sie immer noch viele der Vorteile von LSTMs bieten. GRUs haben jedoch keine explizite Speicherzelle wie LSTMs und verwenden nur zwei Gates (Eingangs- und Ausgangs-Gate), was sie effizienter macht, aber möglicherweise weniger leistungsfähig bei sehr komplexen Aufgaben.

Zukunft und Weiterentwicklungen #

Mit dem Aufstieg von Transformer-Modellen wie BERT und GPT, die keine rekurrenten Strukturen benötigen, um sequentielle Daten zu verarbeiten, haben LSTMs in einigen Bereichen an Bedeutung verloren. Dennoch bleiben sie in bestimmten Anwendungen, insbesondere in der Zeitreihenanalyse und für spezielle Sprachverarbeitungsaufgaben, von großer Bedeutung.

Siehe auch #

• Künstliche Intelligenz
• Recurrent Neural Networks (RNNs)
• Gated Recurrent Unit (GRU)
• Natural Language Processing (NLP)
• Transformer (Maschinelles Lernen)

Quellen #

Graves, A., Mohamed, A.-R., & Hinton, G. (2013). “Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks”.

Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). “Long Short-Term Memory”. Neural Computation.