Dalam sebuah sistem penyimpanan, ada yang disebut sebagai Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short Term Memory Network (LSTM). Meskipun sama-sama bertugas untuk menyajikan informasi berdasarkan penyimpanan sebelumnya, RNN berbeda dengan LSTM. Apa bedanya dan bagaimana struktur dan pengaplikasian LSTM? Penjelasan di bawah telah disusun untuk menjawab semua pertanyaan tersebut.

Apa itu long short term memory network (LSTM)?

Long short term memory network (LSTM) adalah salah satu modifikasi dari recurrent neural network atau RNN. Banyak modifikasi dari RNN, tetapi LSTM merupakan salah satu yang populer di antaranya. LSTM hadir untuk melengkapi kekurangan RNN yang tidak dapat memprediksi kata berdasarkan informasi lampau yang disimpan dalam jangka waktu lama. 

Dengan demikian, LSTM mampu mengingat kumpulan informasi yang telah disimpan dalam jangka waktu panjang, sekaligus menghapus informasi yang tidak lagi relevan. LSTM lebih efisien dalam memproses, memprediksi, sekaligus mengklasifikasikan data berdasarkan urutan waktu tertentu.

Perbedaan LSTM dengan RNN (Recurrent Neural Network)

Sebelum mengetahui beberapa perbedaan yang terdapat dalam LSTM dan RNN, perlu diketahui dahulu bahwa LSTM merupakan salah satu bentuk modifikasi dari bentuk asalnya, yaitu recurrent neural network atau RNN. LSTM juga bukanlah bentuk modifikasi satu-satunya dari RNN, tetapi menjadi salah satu yang populer di antara lainnya.

LSTM melengkapi kekurangan RNN

Perbedaan mendasar dari LSTM dan RNN adalah bahwa LSTM melengkapi kekurangan-kekurangan yang dimiliki oleh pendahulunya, recurrent neural network, yang tidak dapat memprediksi data berdasarkan informasi yang telah disimpan dalam waktu cukup lama. Dengan kata lain, persoalan jangka waktu penyimpanan tidak menjadi permasalahan dalam LSTM.

Sistem yang menerapkan LSTM dapat memproses, memprediksi, dan mengklasifikasikan informasi berdasarkan data deret waktu. Sesuai dengan konsepnya, LSTM dapat mengingat dan menghapus data-data lawas yang sudah tidak relevan lagi. Dengan demikian, manajemen informasi akan lebih komplet sekaligus aktual.

Lapisan rantai LSTM

Perbedaan berikutnya dari LSTM dan RNN terletak pada lapisan rantainya. Jika RNN memungkinkan satu neuron untuk memproses satu input data pada satu output data, LSTM tidak berlaku demikian. LSTM memiliki berbagai gerbang yang dapat menambah kumpulan informasi dan menggabungkannya.

Ada empat gerbang dalam sistem LSTM, yakni forget gate, input gate, input modulation gate, serta output gate. Keempat gerbang tersebut mempunyai fungsi dan tugasnya masing-masing dalam mengumpulkan, mengklasifikasi, dan memproses data. Tak hanya mempunyai empat gerbang tersebut, LSTM juga memiliki internal cell state yang berfungsi untuk menyimpan informasi pilihan dari unit sebelumnya.

Struktur LSTM

Seperti yang telah dijelaskan di atas, LSTM memiliki beberapa gerbang yang memiliki fungsi dan tugasnya masing-masing. Berikut penjelasan singkat mengenai struktur LSTM.

• Forget gate

Gerbang pertama dalam LSTM disebut dengan forget gate. Mudahnya, gerbang ini bertugas untuk melupakan beberapa informasi yang tidak relevan dan sudah tidak diperlukan oleh sebuah sistem. Alhasil, LSTM dapat menyajikan kumpulan informasi yang lengkap, tetapi tetap aktual sesuai dengan kebutuhan.

•  Input gate

Berikutnya, ada gerbang kedua, yakni input gate yang bertugas untuk memasukkan informasi yang berguna untuk mendukung keakuratan data. Tugas input gate adalah untuk menambahkan informasi yang sebelumnya telah diseleksi terlebih dahulu melalui gerbang forget gate. Gerbang ini tidak dimiliki oleh RNN yang hanya memungkinkan satu input data untuk satu output data.

Dalam input gate kemudian dikenal istilah input modulation gate yang sering tidak ditulis dalam beberapa ulasan tentang LSTM. Sesuai namanya, input modulation gate berfungsi untuk memodulasi informasi yang ada, sehingga dapat mengurangi kecepatan konvergensi dari data zero-mean.

• Output gate

Terakhir adalah output gate yang menjadi gerbang terakhir untuk menghasilkan informasi data yang komplet dan aktual. Gerbang ini bisa menjadi yang terakhir atas sebuah informasi atau hanya menjadi bagian dari tahap pertama saja, sebelum akhirnya informasi akan diproses lewat input gate di sel berikutnya.

Aplikasi LSTM

Terlepas dari penjelasan yang cukup rumit, LSTM sebagai bagian dari RNN banyak digunakan untuk mengoperasikan sebuah sistem atau aplikasi. Dengan keunggulan yang dimilikinya, LSTM dapat menyajikan informasi dari riwayat penyimpanan yang telah berlangsung cukup lama. Bahkan, LSTM juga mampu untuk mengklasifikasikan dan menghapus informasi yang telah usang.

LSTM banyak digunakan dalam aplikasi-aplikasi seperti penerjemahan, pemodelan bahasa, hingga memberikan keterangan pada gambar. Selain itu, LSTM juga dapat digunakan dalam mesin penjawab pertanyaan otomatis lewat chatbots. 

Kesimpulan

Long short term memory network (LSTM) adalah sistem penyimpanan data yang dapat memproses, memprediksi, dan mengklasifikasikan informasi yang telah disimpan dalam jangka waktu lama sekali pun. LSTM hadir sebagai bentuk modifikasi dari recurrent neural network atau RNN dan termasuk sebagai salah satu yang populer.

Untuk memperoleh informasi yang komplet dan aktual, Anda harus menerapkan sistem ini dalam sistem penyimpanan data perusahaan Anda. Pahami lebih lanjut tentang LSTM dan data science dengan mengikuti kelas-kelas yang dihadirkan oleh Algoritma Data Science School. Tak hanya bisa diikuti oleh individu, tapi juga oleh korporat. Klik di sini untuk informasi lengkapnya!