Long Short-Term Memory (LSTM) adalah salah satu pencapaian paling signifikan dalam bidang Jaringan Saraf Tiruan (Neural Networks), terutama dalam pemrosesan bahasa alami, pemrosesan urutan, dan tugas-tugas yang melibatkan data berurutan. LSTM dirancang untuk mengatasi masalah yang sering terjadi dalam Jaringan Saraf Rekuren (RNN) konvensional, yaitu masalah hilangnya informasi jangka panjang.

Pemahaman Anatomi LSTM

Sebelum kita melangkah ke perhitungan LSTM yang lebih dalam, mari kita pahami anatomi atau struktur internal dari LSTM:

1. Sel Memori (Memory Cell): Ini adalah komponen inti dari LSTM yang digunakan untuk menyimpan informasi dalam urutan. Sel memori mengingat dan menghapus informasi berdasarkan aturan yang diatur oleh gerbang-gerbang.
2. Gerbang Lupa (Forget Gate): Gerbang ini menentukan informasi mana yang harus dihapus dari sel memori pada langkah waktu sebelumnya. Ini adalah langkah penting untuk mengatasi masalah hilangnya informasi jangka panjang.
3. Gerbang Input (Input Gate): Gerbang ini menentukan informasi baru apa yang akan disimpan dalam sel memori pada langkah waktu saat ini. Ini melibatkan dua langkah: pertama, gerbang ini menentukan elemen mana yang akan diperbarui dalam sel memori, dan kedua, gerbang ini menentukan nilai baru yang akan disimpan dalam elemen-elemen ini.
4. Gerbang Keluaran (Output Gate): Gerbang ini mengontrol informasi apa yang akan dikirim ke langkah waktu selanjutnya dalam urutan. Seperti gerbang lainnya, ini melibatkan dua langkah: pertama, gerbang ini menentukan elemen mana yang akan dikirimkan sebagai output, dan kedua, gerbang ini mengatur nilai output berdasarkan elemen-elemen ini.

Perhitungan LSTM yang Lebih Mendalam

Sekarang, mari kita jelajahi perhitungan dasar yang terlibat dalam LSTM. Ingatlah bahwa LSTM melakukan perhitungan ini dalam bentuk matriks dan operasi vektor yang canggih. Beberapa komponen perhitungan LSTM meliputi:

• Memori Sel Baru: Ini adalah hasil dari perkalian titik antara gerbang input dan nilai yang diusulkan untuk disimpan dalam sel memori. Ini adalah langkah pertama dalam memperbarui sel memori.
• Memori Sel Lama: Ini adalah sel memori dari langkah waktu sebelumnya.
• Gerbang Lupa: Ini adalah hasil dari gerbang lupa, yang menentukan elemen mana yang harus dihapus dari sel memori sebelumnya. Ini penting untuk mengatasi masalah hilangnya informasi jangka panjang.
• Memori Sel yang Diperbarui: Ini adalah hasil dari penambahan memori sel baru dan memori sel lama setelah penghapusan sesuai dengan gerbang lupa. Ini adalah representasi dari informasi saat ini dalam sel memori.
• Output Sel: Ini adalah hasil dari perkalian titik antara memori sel yang diperbarui dan gerbang keluaran. Output ini akan menjadi keluaran dari sel LSTM.

Perhitungan-perhitungan ini dilakukan di setiap langkah waktu saat LSTM memproses urutan data. Kompleksitas matematika ini memungkinkan LSTM untuk mengenali dan memahami pola dalam data urutan, yang menjadikannya alat yang sangat efektif dalam tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami, prediksi deret waktu, dan banyak lagi.

Contoh Perhitungan LSTM Menggunkan Program Python

berikut adalah contoh implementasi LSTM menggunakan Python dan pustaka Keras di TensorFlow. Dalam contoh ini, kita akan menggunakan pustaka TensorFlow dan Keras untuk membuat jaringan LSTM yang sederhana.

Pastikan Anda telah menginstal TensorFlow pada lingkungan Python Anda. Anda dapat menginstalnya dengan perintah pip install tensorflow.

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# Data latih sederhana
data = np.array([[0.1, 0.2, 0.3],
[0.2, 0.3, 0.4],
[0.3, 0.4, 0.5],
[0.4, 0.5, 0.6]])

# Label yang sesuai
labels = np.array([0.4, 0.5, 0.6, 0.7])

# Model LSTM sederhana
model = keras.Sequential()
model.add(layers.LSTM(50, activation='relu', input_shape=(3, 1)))
model.add(layers.Dense(1))

# Kompilasi model
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# Ubah bentuk data menjadi (jumlah sampel, timesteps, fitur)
data = data.reshape((data.shape[0], data.shape[1], 1))

# Latih model
model.fit(data, labels, epochs=1000, verbose=0)

# Prediksi dengan data baru
new_data = np.array([[0.5, 0.6, 0.7]])
new_data = new_data.reshape((new_data.shape[0], new_data.shape[1], 1))
prediction = model.predict(new_data)

print("Hasil Prediksi:", prediction[0][0])

Dalam contoh ini, kita membuat jaringan LSTM yang sederhana dengan satu lapisan LSTM dan satu lapisan Dense. Data latih berisi urutan angka, dan kita menggunakan label yang sesuai. Model kemudian dikompilasi dengan optimizer ‘adam’ dan fungsi kerugian ‘mse’ (Mean Squared Error).

Setelah melatih model dengan data latih, kita dapat menggunakan model tersebut untuk melakukan prediksi pada data baru.

Pastikan untuk menyesuaikan data dan model sesuai dengan kebutuhan Anda. Juga, perlu diingat bahwa dalam kasus nyata, data yang digunakan akan lebih kompleks daripada contoh ini.

Kesimpulan

LSTM adalah salah satu terobosan paling penting dalam pembelajaran mesin, terutama dalam pemrosesan data berurutan. Dengan struktur internal yang rumit dan operasi vektor yang canggih, LSTM telah mengatasi banyak kendala yang dihadapi oleh model sebelumnya dalam pemrosesan urutan. Memahami mekanisme LSTM dan perhitungannya adalah langkah penting dalam memahami pemrosesan urutan dalam pembelajaran mesin modern. Dengan demikian, LSTM tetap menjadi salah satu komponen inti dalam pengembangan model yang kuat untuk berbagai aplikasi yang melibatkan data berurutan.