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Revista de la Facultad de Ingeniería, Año 6, Número 1
Ilustración 7: Modelo/Algoritmo Multi LayerPerceptron
Long Short Term Memory
El algoritmo de Long short term memory o LSTM se puede comprender como
una evolución del algoritmo MLP. LSTM agrega el concepto de memoria, de esa forma
incluir el concepto temporal u orden secuencial ampliando su capacidad de
aprendizaje al incluir el orden secuencial (o tiempo) en el proceso de aprendizaje. El
algoritmo anterior tiene la debilidad que todos los datos de entrada a la red neuronal
no tenían en cuenta el pasado algo que es importante para aprender. Para lograr
esto, cada paso del algoritmo LSTM es un MLP; ósea la salida de un MLP es la entrada
de otro MLP o, dicho de otra forma, la salida en el tiempo (t=2) depende de lo que
paso en el paso anterior (t=1) (Gibson, A. & Patterson, J., 2017).
Es un algoritmo un poco más complejo, debido a esta complejidad es que
decidimos dejarlo por fuera del alcance de este artículo y dejarlo para futuras
oportunidades, sin embargo, me gustaría dejar asentado que la potencialidad de este
algoritmo radica en disponer de la memoria para aprender en el tiempo.
A continuación, se presenta la ilustración 8 que representa un diagrama básico
de LSTM para ejemplificar en un nivel macro; cómo funciona el algoritmo.
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