1.LSTM
Long Short-Term Memory (LSTM) は特別な種類のリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) であり、従来の RNN が長いシーケンス データを処理するときに発生する勾配消失と長期依存の問題を解決するように特別に設計されています。LSTM は、ネットワークが情報を選択的に記憶、忘れ、更新できるようにするゲート メカニズムを導入し、それによってシーケンス内の長期的な依存関係をより適切に捕捉します。以下は LSTM モデルの詳細な説明です。
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セル状態: LSTM の中核はセル状態であり、長期メモリ情報を保存するために使用されます。セル状態はシーケンス全体にわたって継続的に渡され、ゲート機構の制御を通じて新しい情報が更新、忘却、追加されます。これにより、LSTM は長いシーケンス データを効率的に処理できるようになります。
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ゲート メカニズム: LSTM では、Forget Gate、Input Gate、Output Gate という 3 つのゲート ユニットが導入されています。これらのゲート ユニットは、シグモイド活性化関数に基づいて 0 と 1 の間の値を出力し、情報フローの保持と忘却を制御します。具体的には：
- 忘却ゲートは、どのセル状態情報を忘却するかを決定します。
- 入力ゲートは、どの新しい情報がセル状態に追加されるかを決定します。
- 出力ゲートは、隠れ状態の出力とセル状態の情報を決定します。
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候補値とセル状態の更新:各タイム ステップで、LSTM はまず候補値を計算します。これはセル状態の更新に使用されます。候補値の計算は、入力特徴と前のタイム ステップの隠れ状態を組み合わせる Tanh 活性化関数で構成されます。次に、入力ゲートの出力を使用して候補値の重みが調整され、セルの状態が更新されます。
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隠蔽状態: LSTM の出力には、隠蔽状態とセル状態が含まれます。隠れ状態は現在のタイム ステップの情報であり、分類や予測などの後続のタスクに使用できます。隠れ状態の計算は、セルの状態と出力ゲートの出力に依存します。
つまり、LSTM は、ゲート メカニズムとセル状態の管理を通じて、長いシーケンス データを処理する際に長期依存関係をより適切に捕捉できるようにし、従来の RNN における勾配消失の問題を回避します。LSTM は、自然言語処理、時系列予測など、多くのシーケンス データ処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。同時に、Gated Recurrent Unit (GRU) などの LSTM のバリアントも同様の問題をある程度解決し、シーケンス モデリング タスクにより多くの選択肢を提供します。
第 2 に、統一されたシグモイドまたはタン関数を選択するのではなく、LSTM モデルにシグモイド関数とタン関数の両方が存在するのはなぜでしょうか?
LSTM モデルでさまざまな活性化関数 (シグモイドやタン関数など) を使用すると、それぞれの特性を最大限に活用して、より優れた逐次データ モデリングと長期的な依存関係のキャプチャを実現できます。この結合された活性化関数は、LSTM のゲート メカニズムにおいてさまざまな役割を果たし、LSTM モデルが情報の入力、忘却、および出力をより柔軟に処理できるようにします。以下では、LSTM でシグモイド活性化関数と Tanh 活性化関数の両方が使用される理由を説明します。
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シグモイド活性化関数: LSTM では、シグモイド活性化関数は通常、フォーゲット ゲート (Forget Gate)、入力ゲート (Input Gate)、および出力ゲート (Output Gate) で使用されます。シグモイド関数は入力値を 0 から 1 までの範囲にマッピングし、どのくらいの情報が流れるかを制御できるため、ゲート メカニズムの目的に適しています。ゲート メカニズムでは、シグモイド活性化関数の出力によって情報の保持または忘却の程度が決まり、モデルがセル状態での情報フローを柔軟に制御できるようになります。
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Tanh 活性化関数: LSTM のセル状態更新では、通常、tanh 活性化関数が使用されます。Tanh 関数は、入力値を -1 から 1 までの範囲にマッピングします。これは集中化の特性があり、肯定的な情報と否定的な情報を取得するのに適しています。セル状態の更新では、入力情報をより適切に処理するために、新しい候補値を以前のセル状態と組み合わせる必要があります。
LSTM は、シグモイド活性化関数と Tanh 活性化関数の両方を使用することにより、ゲーティング、情報保持、情報更新のニーズのバランスをより適切にとることができ、それによって長期的な依存関係をより適切に捕捉することができます。この組み合わせにより、モデルはさまざまな種類の情報をさまざまなゲート ユニットで個別に処理し、シーケンス全体にわたって重要な情報を効率的に伝播および維持できるようになります。
結論として、LSTM でシグモイド活性化関数と Tanh 活性化関数を同時に使用すると、ゲート メカニズムとセル状態の更新においてそれらの異なる特性を最大限に活用して、より優れたシーケンス データ モデリングと長期的な依存関係のキャプチャを実現できます。