Perbedaan LSTM Network dengan Recurrent Neural Network

LSTM Network adalah bagian dari RNN yang mampu menghasilkan arus informasi jauh lebih baik daripada RNN. Mengapa begitu? Simak selengkapnya di sini.

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

LSTM Network adalah salah satu jaringan RNN yang mampu mengatasi masalah dependensi jangka panjang yang tidak bisa diprediksi oleh RNN. Bahkan, LSTM dapat menawarkan kinerja yang jauh lebih efisien daripada RNN. Sayangnya, masih banyak orang yang menganggap LSTM dan RNN adalah hal yang sama. Lantas, apa perbedaan LSTM dan RNN? Mari simak penjelasannya berikut ini.

Apa Itu LSTM Network?

LSTM Network adalah akronim dari Long Short Term Memory, salah satu jenis jaringan RNN (Recurrent Neural Network). LSTM dirancang dan dikembangkan oleh S. Hochreiter dan J. Schmidhuber. Keduanya membuat LSTM dengan tujuan untuk mengatasi dependensi jangka panjang RNN, yaitu ketika RNN tidak mampu memperkirakan kata yang disimpan dalam memori jangka panjang, namun bisa memberikan prediksi yang lebih akurat dari informasi terbaru.

Ketika panjang dalam celah RNN meningkat, RNN menjadi tidak bisa memberikan kinerja yang efisien. Di sinilah LSTM memegang peran penting untuk menyimpan informasi secara default. Informasi ini pun mampu bertahan dalam jangka waktu yang lama. LSTM biasa digunakan untuk memproses, memprediksi, dan mengklasifikasikan informasi berdasarkan data deret waktu.

Pada dasarnya, LSTM adalah rantai neuron yang berulang. Dalam RNN standar, setiap lapisan neuron hanya bisa melakukan satu operasi pada data input. Namun, dalam LSTM, kelompok neuron mampu melakukan hingga empat operasi berbeda pada data input. Hasilnya kemudian digabungkan secara berurutan.

Aspek terpenting dalam LSTM adalah proses ketika data input ditransformasikan dan digabungkan, caranya dengan menambahkan hasil ke status atau memori sel yang direpresentasikan sebagai vektor.

Ada dua state yang diproduksi oleh LSTM sebagai langkah pertama pemrosesan, yaitu cell state dan hidden state. Kedua state ini kemudian dibawa ketika input berikutnya mulai diproses. Cell state membawa informasi melalui jaringan saat proses urutan input. Pada setiap langkah waktu atau langkah dalam urutan, input diperbarui dan ditambahkan ke cell state oleh gate.

Gate mengontrol jumlah input yang harus dimasukkan dalam produk akhir cell state. Produk akhir inilah yang diumpankan sebagai input ke lapisan jaringan saraf berikutnya dan di langkah waktu berikutnya. Inilah yang disebut dengan hidden states dalam jaringan.

Perbedaan LSTM Network dengan RNN (Recurrent Neural Network)

Perbedaan LSTM dengan RNN tergantung pada konteks dalam tingkat abstraksi yang berbeda. Misalnya, Anda bisa mengatakan bahwa RNN adalah jaringan saraf apa pun yang berisi satu atau lebih koneksi berulang/siklik (recurrent). Atau Anda juga bisa mengatakan bahsa layer ‘l’ dalam jaringan saraf ‘N’ adalah recurrent layer karena ia berisi unit/neuron dengan recurrent connection. Namun, ‘N’ juga mungkin tidak hanya memuat recurrent layer, tetapi juga mengandung lapisan feedforward.

Bagaimanapun, RNN hampir selalu digambarkan sebagai neural network (NN), bukan sebagai layer. Lain halnya dengan LSTM yang bisa dikatakan sebagai unit, layer, maupun neural network (NN). LSTM adalah salah satu bagian dari RNN. Jadi, LSTM Network adalah sebuah Recurrent Neural Network (RNN).

Perbedaan yang paling mencolok antara LSTM dan RNN adalah fakta bahwa unit LSTM lebih canggih daripada RNN. Hal ini disebabkan karena LSTM memiliki gate yang dapat mengatur aliran informasi melalui unit dengan lebih baik.

Struktur LSTM Network

Seperti yang sempat disinggung sebelumnya, LSTM Network memiliki gate yang dapat mengatur arus informasi dengan lebih baik. Secara total, ada empat gate yang membentuk struktur LSTM, yaitu forget gate (f), input gate (i), input modulation gate (g), output gate (o).

Forget gate berperan untuk menghapus informasi yang tidak lagi berguna dalam cell state. Input gate berperan untuk penambahan informasi berguna ke cell state. Informasi yang masuk diatur menggunakan fungsi sigmoid. Sedangkan, ekstraksi informasi dari situasi sel saat ini yang disajikan sebagai output, dilakukan oleh input modulation gate. Kemudian, output gate mengatur output dari unit LSTM.

Aplikasi LSTM Network

Pengaplikasian LSTM Network dapat Anda temukan dalam kehidupan sehari-hari. Berikut ini adalah beberapa contoh aplikasi atau implementasi dari LSTM.

  • Pemodelan bahasa.
  • Mesin penerjemah.
  • Keterangan (caption) gambar.
  • Handwriting generation.
  • Chat bot atau mesin bot untuk tanya-jawab.

Kesimpulan

Berdasarkan penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa LSTM Network adalah salah satu bagian dari RNN. Sehingga, dapat dikatakan bahwa LSTM adalah RNN, namun belum tentu RNN adalah LSTM. LSTM memiliki struktur sistem yang lebih baik daripada RNN berkat adanya empat gate yang mampu mengalirkan informasi secara lebih efisien.Selain LSTM Network, ada jenis RNN lain yang biasa digunakan dalam sistem pemrograman data.

Apakah Anda tertarik untuk mempelajari tentang jaringan neural seperti LSTM dan RNN ini lebih lanjut? Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science Education Center yang bisa dipilih sesuai kebutuhan atau level expertise Anda. Yuk, bergabung!

Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School