Qu’est-ce que le LSTM (Mémoire à long et court terme) ?

La Mémoire à long et court terme (LSTM) est un type sophistiqué d’architecture de Réseau de Neurones Récurrent (RNN) conçu pour surmonter les limitations des RNN traditionnels. Sa principale innovation est la capacité d’apprendre et de mémoriser des motifs sur de longues séquences de données, résolvant ainsi efficacement le problème de l’évanouissement du gradient (vanishing gradient) qui affecte les RNN plus simples. Ceci est réalisé grâce à une structure unique appelée cellule de mémoire, qui peut conserver des informations pendant de longues périodes. La cellule est régulée par trois “portes” — la porte d’entrée, la porte de sortie et la porte d’oubli — qui contrôlent le flux d’informations, permettant au réseau de mémoriser ou d’oublier sélectivement des détails lors du traitement d’une séquence.

Fonctionnalités Clés

Apprentissage des dépendances à long terme : Les LSTM sont explicitement conçus pour capturer les dépendances entre des éléments très éloignés dans une séquence, ce qui est crucial pour des tâches comme la modélisation du langage et la prédiction de séries temporelles.
Mécanisme de portes : Le cœur du LSTM réside dans ses trois portes :
- Porte d’oubli : Décide quelles informations de l’état précédent doivent être écartées.
- Porte d’entrée : Détermine quelles nouvelles informations sont stockées dans l’état de la cellule.
- Porte de sortie : Contrôle quelles informations de l’état de la cellule sont utilisées pour générer la sortie de l’étape temporelle actuelle.
Atténuation de l’évanouissement/explosion du gradient : Le mécanisme de portes aide à maintenir un signal d’erreur plus constant, permettant aux gradients de se propager sur de nombreuses étapes temporelles sans disparaître ni exploser.
Polyvalence : Les LSTM peuvent être appliqués à une grande variété de données séquentielles, y compris le texte, la parole, la vidéo et les données de séries temporelles.

Cas d’utilisation

Traitement du langage naturel (NLP) : Historiquement utilisé pour la traduction automatique, l’analyse de sentiments et la génération de texte avant que les Transformers ne deviennent dominants.
Reconnaissance vocale : Modélisation de la séquence de phonèmes ou de mots dans un signal audio.
Prévision de séries temporelles : Prédiction des valeurs futures dans des séquences comme les cours de la bourse, les modèles météorologiques et la demande d’énergie.
Génération de musique : Composition de nouvelles pièces musicales en apprenant des motifs à partir de partitions existantes.
Reconnaissance de l’écriture manuscrite : Interprétation de la séquence de traits dans un texte manuscrit.

Pour commencer

Voici un exemple simple de type “Hello World” d’un modèle LSTM pour la classification de séquences en utilisant TensorFlow/Keras. Ce modèle peut être utilisé pour des tâches comme l’analyse de sentiments.

```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense import numpy as np

— 1. Définir le modèle —

Taille du vocabulaire et dimensions de l’embedding

vocab_size = 10000 embedding_dim = 16 max_length = 120

model = Sequential([ # Couche d’entrée : Intègre le texte codé en entiers dans des vecteurs denses Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),

# Couche LSTM avec 32 unités
LSTM(32),

# Couche de sortie : Une couche dense pour la classification binaire
Dense(1, activation='sigmoid') ])

— 2. Compiler le modèle —

model.compile(loss=’binary_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’])

model.summary()

— 3. Préparer des données factices —

(Dans un scénario réel, vous utiliseriez un tokenizer sur vos données textuelles)

num_samples = 100 X_train = np.random.randint(0, vocab_size, size=(num_samples, max_length)) y_train = np.random.randint(0, 2, size=(num_samples, 1))

— 4. Entraîner le modèle —

print(“\nEntraînement du modèle LSTM…”) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.2) print(“Entraînement terminé.”)

Tarification

Le LSTM est un concept architectural open-source. Les implémentations sont disponibles gratuitement dans tous les principaux frameworks d’apprentissage profond comme TensorFlow, PyTorch et JAX. Il n’y a aucun coût de licence associé à l’utilisation de l’architecture LSTM elle-même.

LSTMs vs. Transformers

Alors que les LSTM étaient à la pointe de la technologie pour la modélisation de séquences, l’architecture Transformer les a largement supplantés, en particulier dans le domaine du NLP.

Traitement séquentiel vs. parallèle : Les LSTM traitent les données de manière séquentielle, ce qui peut être lent. Les Transformers peuvent traiter tous les éléments d’une séquence en parallèle, ce qui les rend beaucoup plus rapides à entraîner sur du matériel moderne (GPU/TPU).
Dépendances à longue portée : Bien que les LSTM soient bons dans ce domaine, le mécanisme d’auto-attention des Transformers est généralement plus efficace pour modéliser les relations entre deux points quelconques d’une séquence, quelle que soit leur distance.
Cas d’utilisation : Les Transformers dominent les tâches de NLP. Cependant, les LSTM restent très pertinents et parfois préférés pour certaines tâches de prévision de séries temporelles ou dans des environnements aux ressources limitées où la charge de calcul des Transformers est prohibitive.

LSTM (Long Short-Term Memory)