ディープラーニングの記憶の鍵！LSTMを初心者向けに徹底解説

LSTMは “Long Short-Term Memory” の略で、日本語では「長・短期記憶」と訳されます。これは、ディープラーニングで用いられるニューラルネットワークの一種で、特に時系列データ（時間の経過とともに変化するデータ）を扱うのが得意です。

例えば、文章（単語の連続）、音声データ、株価の推移といった、順序に意味があるデータのパターンを学習し、未来を予測したり、新しい文章を生成したりすることができます。

この技術自体は比較的新しいものではなく、1997年に論文が発表されています。

LSTMを理解するためには、まずその前身であるRNN (Recurrent Neural Network) について知る必要があります。RNNもLSTMと同様に時系列データを扱うためのニューラルネットワークです。

RNNは、過去の情報を次の予測に活かす「再帰的な（Recurrent）」仕組みを持っています。これにより、例えば「私は昨日、公園に…」という文の次に「行きました」が来やすい、といった文脈を学習できます。

しかし、RNNには「長期依存性の問題」という大きな弱点がありました。これは、文の始まりにある重要な情報が、文の終わりまで伝わるうちに内容が薄れてしまい、うまく学習できないという問題です。これは「勾配消失問題」とも呼ばれ、長い文章や長期的な時系列データの分析において精度が低下する原因となっていました。

このRNNが抱える問題を解決するために開発されたのがLSTMなのです。

LSTMは、RNNの弱点であった長期記憶を可能にするために、「記憶セル」という特別な領域と、そこへの情報の出入りをコントロールする3つの「ゲート」という仕組みを持っています。これにより、どの情報を記憶に残りし、どの情報を忘れ、どの情報を次に出力するかを賢く選択できます。

これら3つのゲートの役割を、勉強に例えて見てみましょう。

このように、LSTMは3つのゲートを巧みに使うことで、長期的な情報と短期的な情報の両方を効率的に処理し、長期依存性の問題を克服しているのです。

LSTMの優れた特性は、私たちの身の回りの様々な技術に応用されています。

• 自然言語処理: 機械翻訳（例: Google翻訳）、文章の自動生成、チャットボットの応答、文章の感情分析（ポジティブ/ネガティブ判定）などで広く活用されています。
• 時系列データ予測: 株価の将来予測、天気予報、工場の電力需要予測、心拍数などの健康データの異常検知など、未来の数値を予測するタスクで高い性能を発揮します。
• 音声認識: スマートスピーカーやスマートフォンの音声アシスタントが、人間の話す言葉をテキストに変換する処理にもLSTMが使われています。2016年頃から、Google、Apple、Amazonなどの大手IT企業が音声認識技術にLSTMを採用しています。
• 手書き文字認識: 手書きされた文字を認識し、デジタルテキストに変換する技術にも応用されています。

実際にLSTMがどのように使われるか、PythonのライブラリであるKeras（TensorFlowに含まれる）を使った簡単なモデルの構築例を見てみましょう。これは、非常にシンプルなLSTMネットワークの骨格です。

# 必要なライブラリをインポート
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# モデルの構築を開始
model = Sequential()
# LSTM層を追加
# 50はユニット数、input_shapeは入力データの形状を示す
# (タイムステップ数, 各ステップでの特徴量の数)
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(10, 1)))
# 出力層を追加
# 1つの値を出力する場合
model.add(Dense(1))
# モデルをコンパイル
# optimizerは学習の最適化手法、lossは損失関数
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# モデルの概要を表示
model.summary() 

このコードは、10個の時間ステップからなるデータを入力とし、次の1つの値を予測する、という単純なタスクを想定したLSTMモデルを定義しています。