# Input Gate in LSTM | Deep Learning

## Метаданные

- **Канал:** Gate Smashers
- **YouTube:** https://www.youtube.com/watch?v=_qWCC-zP-xs
- **Дата:** 09.05.2026
- **Длительность:** 8:07
- **Просмотры:** 570
- **Источник:** https://ekstraktznaniy.ru/video/50029

## Описание

Learn how the Input Gate in LSTM controls the flow of new information into the memory cell. This video explains the role of the Input Gate in Long Short-Term Memory networks with easy examples, helping beginners understand Deep Learning concepts clearly.

Forget Gate: https://youtu.be/E8f6vyuxb9A

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►Database Management System:
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## Транскрипт

### Segment 1 (00:00 - 05:00) []

डिअ स्टूडेंट्स वेलकम टू गेट स्मेशर्स। आज की इस वीडियो में एक्सप्लेन करने जा रहा हूं इनपुट गेट ऑफ एलएसटीएम। मैं पहले ही बता दूं कि हम लोग एलएसटीएम के आर्किटेक्चर के बारे में बात कर रहे हैं और एलएसटीएम के आर्किटेक्चर को हम एक-एक करके समझते जा रहे हैं। पहले इससे पहले जो वीडियो बनाई थी उसमें मैंने बताया था कि जो एलएसटीएम का पूरा आर्किटेक्चर है वो तीन गेट्स में कह लो या तीन पार्ट्स में डिवाइडेड होता है। एक पार्ट होता है जी आपका इनपुट गेट वाला पार्ट। यह वाला पार्ट कौन सा है जी आपका? फॉरगेट गेट। फिर उसके बाद होता है जी आपका इनपुट गेट वाला पार्ट। और फिर होता है जी आपका आउटपुट गेट वाला पार्ट। तो फॉर्गेट गेट किस चीज को बुलाना है? लॉन्ग टर्म मेमोरी से निकालना है वह हम ऑलरेडी कर चुके हैं। लिंक उसका डिस्क्रिप्शन बॉक्स में ऊपर आई सेक्शन में आ रहा होगा। भैया एक बार कृपा करके एक बार पहले फॉरगेट गेट को पढ़ लें। जब फॉरगेट गेट पता लगेगा उसके बाद आपको इनपुट गेट की और बढ़िया तरीके से समझ आ जाएगी। यहां पे हम लोग बात कर रहे हैं जी हमारा इनपुट। अब देखो नाम से पता लग रहा है इनपुट मतलब मुझे मेमोरी में क्या इनपुट देना है। ठीक है? मतलब मेरे पास कोई यहां पे अपनी इनपुट वैल्यू है। यहां से मेरी शॉर्ट टर्म मेमोरी है। ये मेरी लॉन्ग टर्म मेमोरी है। हम ऑलरेडी कर चुके हैं। दोबारा फिर बता देता हूं। दिस इज कॉल्ड एलटीएम। दिस इज कॉल्ड एसटीएम। दैट इज़ शॉर्ट टर्म मेमोरी। जिसको हम हिडन वाला भी बोलते हैं। एचटी भी बोल देते हैं और इसको सेल स्टेट सीटी भी बोल देते हैं। अब मैं क्या बोल रहा हूं कि यार जो इनपुट है ना वो क्या करता है? जो मैं यहां पे वैल्यू दे रहा हूं, जो भी मैं लाइंस दे रहा हूं, उन लाइंस के बेसिस पे और हिडन वैल्यूस के बेसिस पे डिसाइड करता है कि मुझे क्या ऐड करना है और कितना ऐड करना है। दो चीजें हैं। जैसे एग्जांपल के तौर पे जैसे मैं पहले भी क्रिकेट वाला एग्जांपल ही ले रहा हूं लास्ट वीडियोस में भी कि पहले मैंने बताया कि सचिन वाज़ अ लेजेंड्री क्रिकेटर। उन्होंने ये करके बहुत सारे रिकॉर्ड बनाए। फिर उसके बाद विराट कोहली का एरा आया। विराट कोहली ने इस तरीके से बहुत-बहुत सारी चीजें बनाई। तो कहने का मतलब क्या है? अब मैं विराट कोहली की वैल्यूस को इनपुट कर रहा हूं। लेकिन उसमें से क्या इनपुट करना है? कितना इनपुट करना है? वो भी इनपुट गेट डिसाइड करता है। तो इसीलिए यहां पे इनपुट गेट को बड़ा ही ध्यान से समझना। मैं सिर्फ इनपुट वाला पोर्शन आपको थोड़ा सा ज़ूम करके दिखा देता हूं। ये देखो जी यहां पे इनपुट वाला जो पोर्शन है वो क्या कहता है कि मेरे पास यहां पे दो चीजें हैं। ध्यान रखना। चीज़ हैं। सबसे पहले यहां से मेरे पास एक तो इधर वैल्यू जा रही है। एक मेरा इधर जा रही है। अगर आप ध्यान से देखो यहां से मेरी XT आ रही है। XT क्या है? जो इनपुट मैं दे रहा हूं। जैसे वही ना सचिन तेंदुलकर वाज़ अ लेजेंडरी क्रिकेटर जो मैं इंफॉर्मेशन दे रहा हूं यूजर दे रहा है वो इनेशन XT की यहां से आ रही है। एक यहां से HT - 1 वाली वैल्यू इधर से आ रही है। सेम इधर भी XT ही आ रहा है और इधर से भी HT - 1 शॉर्ट टर्म मेमोरी यहां से आ रही है। बट दोनों का अलग-अलग काम है। जो हमारा यहां से tan H के थ्रू आंसर आएगा उसको मैं बोल सकता हूं यहां पे सीटी बार या फिर CT टिल्ट जिसको मैं कैंडिडेट मेमोरी भी बोलता हूं। ये कहता है कि मुझे क्या ऐड करना है? दोबारा लिखो। यहां से जो मैं xt और ht - 1 दे रहा हूं और यहां पे मैंने सिग्माइड के अंदर दिया एक्टिवेशन फंक्शन के अंदर दिया। और जो यहां से आउटपुट आ रही है। यहां से प्रोसेस हो के कुछ ना कुछ आउटपुट आएगी। जैसे यहां प्रोसेस हो के आउटपुट आ रही है। यहां भी प्रोसेस हो के जो आउटपुट आएगी उसको मैंने नाम दे दिया आईटी। और ये क्या है? ये एक फिल्टर है। ये बताता है कितना ऐड करना है। यहां पे आ गया जी क्या ऐड करना है। लेकिन जो क्या ऐड कर रहे हो उसमें से कितना ऐड करना है? सारा नहीं उसमें से क्या ऐड करना है और कितना ऐड करना है। जब मैं इन दोनों को क्रॉस मल्टीप्लाई कर दूंगा तब जाके मेरे को पता लगेगा ओके। मेरे को ये वाली वैल्यूज को ऐड करना है लॉन्ग टर्म मेमोरी के अंदर। ये सिंपल सी कहानी है जी। अब इसको थोड़ा सा आप अगर इस तरीके से इक्वेशन से समझोगे तो इक्वेशन में मेरे पास इस तरीके से आते हैं कि सबसे पहले मैंने क्या किया जी जैसे मैंने अभी आपको कैंडिडेट वाला बताया तो कैंडिडेट वाले में हमारे पास इक्वेशन मैं इसको थोड़ा सा ज़ूम आउट कर देता हूं। ठीक है? तो कैंडिडेट वाले में मेरे पास क्या है? जी सबसे पहले आपको पता है कि ht - 1 तो आ ही रहा है हमारा ऑलरेडी। पीछे से जो हमारी शॉर्ट टर्म मेमोरी आ रही है। साथ-साथ मेरा जो xt जो मेरा ऑलरेडी इनपुट जा रहा है। इन दोनों की वैल्यूज़ को मैं यहां पे यूज़ करूंगा। ठीक है? और उसको मल्टीप्लाई किससे करूंगा? वेट से मल्टीप्लाई करूंगा। अब यहां पे आप ये कह सकते हो कि लेट्स सपोज ht के अंदर मेरे पास फाइव वैल्यूज़ हैं। फाइव डायमेंशनल डेटा है। और XT के अंदर मेरे पास लेट्स सपोज थ्री डायमेंशनल डेटा है। तो टोटल मेरे पास जो है वो 8 * 1 का डायमेंशनल डेटा हो गया। अब लेट्स सपोज मैं उस 8 * 1 4 5 6 7 8 इस तरीके से 8 * 1 का डायमेंशनल डेटा है। और उसको मैं क्या कर रहा हूं? tan h में डाल रहा हूं। तो लेट्स सपोज मेरे पास इस तरीके से tan h और tan h इस तरीके से मेरे पास 3 * 1 का tan h का डेटा है तो मैं क्या करूंगा इस तरीके से सों को कनेक्ट करूंगा जो मेरा आउटपुट आएगा वो ऑब्वियसली मेरा 3 * 1 का होगा आपको पता है कितने वेट्स बनेंगे 8 * 3 24 वेट्स बनेंगे यानी इसको आप 3 * 8 का डायमेंशनल

### Segment 2 (05:00 - 08:00) [5:00]

डेटा कह सकते हो तो जब आप इन दोनों को मल्टीप्लाई करोगे तो 3 * 8 एंड 8 * 1 इन दोनों को जब आप करोगे तो ऑब्वियसली आंसर मेरा 3 * 1 का आएगा और उसी को मैं क्या कर रहा हूं? उसी के अंदर मैं बायसिस ऐड कर रहा हूं। 10H एक्टिवेशन फंक्शन के अंदर तो ये मेरा बताएगा ओके ये वैल्यू मुझे ऐड करनी है। वो मेरा कैंडिडेट मेमोरी आ जाएगा। ठीक है? मुझे ये वैल्यू ऐड करनी है। लेकिन मैं डायरेक्ट नहीं कर सकता। उसके बाद आ जाता है जी फिल्टर वाला। फिल्टर क्या कहता है? ठीक है? ये इनपुट है। ये मेरा हिडन बेस से डेटा आ रहा है। अब मैं इसको सिग्माइड में डालूंगा। और जब मैं सिग्माइड एक्टिवेशन फंक्शन के बाद जो मेरा आउटपुट आएगा वो मैं मल्टीप्लाई करूंगा CT के साथ। मतलब CT की जो भी वैल्यू आ रही है उसको मल्टीप्लाई किया जाएगा IT की वैल्यू से तब वो बताएगा जैसे CT के अंदर आ गया कुछ भी डेटा आ गया मेरे पास लेट्स सपोज आ गया जी 98 और लेट्स सपोज सिक्स। ठीक है? और मेरे पास आईटी वाले में ऑब्वियसली सिग्माइड है। तो सिग्माइड में ज़ीरो से वन के बीच में वैल्यू आएंगी। लेट्स सप सपोज मेरे पास डेटा आ गया जी96 एंड लेट्स सपोज वन ठीक है तो यहां पे9 * 9 करोगे यानी इसकी हाई रेलेवेंस है इसको आपने रखना ही रखना है जब मैं 8 *5 करूंगा तो मतलब इसको थोड़ा सा कम कर दो इस पूरे डेटा को यूज़ ना करो इसका हाफ पोर्शन यूज़ करो और 6 * 1 करूंगा मतलब इसको आप इग्नोर कर दो इसकी वैल्यू खत्म कर दो तो इस तरीके से दोनों मल्टीप्लाई हो के पॉइंट वाइज मल्टीप्लाई हो के डिसाइड होता है कि मुझे क्या लॉन्ग टर्म मेमोरी में ऐड करना है। क्या नई चीज मुझे ऐड करनी है? और आपको पता है पीछे से क्या आ रहा है? हमने ऑलरेडी फॉरगेट गेट में किया था। हमने FT कैलकुलेट किया था। तो CT - 1 मल्टीप्लाई विद FT ये मेरा ऑलरेडी कहां से आ रहा है? पीछे से आ रहा है। मतलब ये चीज़ ऑलरेडी यहां से आ रही है। और इसमें मैंने क्या प्लस कर दिया? हमारा जो CT का बार हमने कैलकुलेट किया दैट इज़ कैंडिडेट मेमोरी। और उसको मैंने मल्टीप्लाई किया था फ़िल्टर से। IT से मल्टीप्लाई किया था। इससे हमारे पास एग्जैक्ट जो है वो निकल के आएगा। मुझे कितनी वैल्यू को कितना ऐड करना है? तब जाके मेरी कैलकुलेशन आएगी। तो अभी एक बार जब आप पहली बार पढ़ोगे ना तो आपको थोड़ा सा डरावना लगेगा। लेकिन जब आप इसको दोबारा सुनोगे आपको कुछ भी नहीं है। आपको पता है इनपुट ये आ रही है। ये हिडन वैल्यूज़ आ रही हैं। tan h के थ्रू मल्टीप्लाई हो के यहां पे आ रही है। और सिग्माइड के थ्रू ये यहां आ रही है। जो दोनों वैल्यूज़ आ रही है। यही तो मैंने किया। यहां से आईटी कर रही है। ये क्या है? फ़्टर है कि मुझे कितना ऐड करना है। ये क्या है? जी कैंडिडेट है। मुझे क्या ऐड करना है? जब दोनों को मल्टीप्लाई करके एग्जैक्ट आ गया। जी मुझे ये वैल्यू इनपुट में डालनी है। और पीछे से जो वैल्यू आ रही है उसको हमने प्लस कर दिया। मतलब ऑलरेडी मेरी मेमोरी में वैल्यू थी कि सचिन और लेजेंड्री ऑलरेडी था। अब इसमें मैंने और ऐड कर दिया। विराट कोहली, सुपर लेजेंड्री। तो ये चीज मैंने ऑलरेडी ऐड कर दी। और फिर मेरा आउटपुट में आएगा कि मुझे क्या दिखाना है वो हम इससे नेक्स्ट वीडियो में करेंगे। मैं जानबूझ के पार्टीशन में करवा रहा हूं ताकि आपको एक-एक करके चीजें समझ में आ जाए। तो इसको सीरीज में ही देना। सीक्वेंशियली ही इन वीडियोस को देखना। थैंक यू। [घंटी की आवाज़]