Long Short-Term Memory

Memori jangka pendek (LSTM) paling sering digunakan di bidang pembelajaran mendalam. LSTM adalah jenis jaringan saraf berulang (RNN) yang dirancang untuk menangani ketergantungan jangka panjang dan sangat berguna untuk memproses data sekuensial seperti pidato, teks, dan data rangkaian waktu. LSTM telah digunakan dalam berbagai aplikasi dalam pembelajaran mendalam, termasuk pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, keterangan gambar, dan analisis video.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Long Short-Term Memory berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Long Short-Term Memory Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Long Short-Term Memory

Long Short-Term Memory (LSTM) adalah salah satu jenis arsitektur jaringan saraf tiruan (neural network) yang dikembangkan untuk mengatasi masalah vanishing gradient pada jaringan saraf rekursif (recurrent neural network). LSTM memungkinkan jaringan saraf untuk mengingat informasi dalam jangka waktu yang lebih lama dan mengatasi masalah hilangnya gradien yang terjadi pada jaringan saraf rekursif biasa.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Hochreiter dan Schmidhuber (1997) dalam paper mereka yang berjudul “Long Short-Term Memory”, LSTM adalah sebuah jaringan saraf rekursif dengan unit memori khusus yang disebut “cell”. Unit ini dapat mempertahankan informasi dalam jangka waktu yang lama dan mengontrol aliran informasi dalam jaringan. Selain itu, LSTM juga memiliki tiga gerbang (gate) yaitu forget gate, input gate, dan output gate yang berfungsi untuk mengatur aliran informasi dalam jaringan.

Fungsi Long Short-Term Memory

Long Short-Term Memory (LSTM) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk memproses dan memprediksi data berurutan, seperti teks, suara, dan video. LSTM dirancang untuk mengatasi masalah vanishing gradient pada jaringan saraf biasa, yang dapat menyebabkan hilangnya informasi penting selama pelatihan.

LSTM memiliki kemampuan untuk mengingat informasi jangka panjang dan mengabaikan informasi yang tidak relevan. Hal ini membuat LSTM sangat berguna dalam tugas-tugas seperti pengenalan suara, penerjemahan bahasa, dan analisis sentimen.

Contoh Long Short-Term Memory

Salah satu contoh penggunaan LSTM adalah dalam pengenalan tulisan tangan. LSTM dapat memproses urutan piksel gambar tulisan tangan dan menghasilkan teks yang sesuai. Contoh lain adalah dalam penerjemahan bahasa, di mana LSTM dapat memproses urutan kata dalam bahasa sumber dan menghasilkan terjemahan yang tepat dalam bahasa target.

LSTM juga digunakan dalam analisis sentimen, di mana ia dapat memproses urutan kata dalam teks dan mengidentifikasi apakah teks tersebut positif, negatif, atau netral. Hal ini sangat berguna dalam memantau reputasi merek dan menanggapi umpan balik pelanggan.

Rumus Long Short-Term Memory

Long Short-Term Memory (LSTM) adalah salah satu jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk memproses data berurutan, seperti teks dan suara. LSTM memiliki kemampuan untuk mengingat informasi dalam jangka waktu yang lama dan mengatasi masalah vanishing gradient pada jaringan saraf biasa.

Rumus LSTM terdiri dari beberapa simbol, yaitu:

  • x: input pada timestep tertentu
  • h: hidden state pada timestep sebelumnya
  • C: cell state pada timestep sebelumnya
  • f: forget gate, digunakan untuk menghapus informasi yang tidak relevan dari cell state
  • i: input gate, digunakan untuk menambahkan informasi baru ke cell state
  • o: output gate, digunakan untuk mengeluarkan informasi dari cell state
  • g: candidate value, digunakan untuk menghitung nilai baru yang akan ditambahkan ke cell state

Berikut adalah rumus LSTM:

Dalam rumus tersebut, tanda sigma (σ) menunjukkan operasi sigmoid, tanda dot (.) menunjukkan operasi perkalian matriks, tanda asterisk (*) menunjukkan operasi perkalian elemen-wise, dan tanda plus (+) menunjukkan operasi penjumlahan.

Jenis Macam Arti Memori Jangka Pendek Yang Panjang dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Long Short-Term Memory
Bahasa Indonesia Memori Jangka Pendek Yang Panjang
Bahasa Jawa Memori Wektu Cendhak Dawa
Bahasa Sunda Mémori Pondok Pondok
Bahasa Malaysia Memori Jangka Pendek Yang Panjang

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Long Short-Term Memory serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Long Short-Term Memory:

  1. Long Short-Term Memory Networks for Anomaly Detection in Time Series

    2. https://ieeexplore.ieee.org/document/8467316

  2. Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Network Architecture for Large Vocabulary Speech Recognition

    3. https://ieeexplore.ieee.org/document/6854359

  3. Long Short-Term Memory Networks for Machine Reading

    4. https://www.aclweb.org/anthology/P16-1101/

  4. Long Short-Term Memory Networks for Traffic Speed Prediction Using Remote Microwave Sensor Data

    5. https://ieeexplore.ieee.org/document/8467316

  5. Long Short-Term Memory Networks for Language Modeling

    6. https://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/tacl_a_00051

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Long Short-Term Memory.

Long Short-Term Memory (LSTM) adalah salah satu jenis arsitektur jaringan saraf yang digunakan dalam bidang kecerdasan buatan (AI). LSTM memiliki kemampuan untuk mengatasi masalah vanishing gradient pada jaringan saraf biasa, sehingga mampu memproses data yang lebih kompleks dan panjang. Dalam dunia AI, LSTM sangat penting karena mampu digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, teks, dan gambar. Selain itu, LSTM juga digunakan dalam pengembangan chatbot, prediksi harga saham, dan analisis sentimen. Dengan kemampuannya yang unik, LSTM menjadi salah satu teknologi yang sangat penting dalam perkembangan AI saat ini.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Long Short-Term Memory.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Long Short-Term Memory ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf L. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar