Почему вывод структуры LSTM лучше, чем RNN?

1. РНН

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это модель нейронной сети для обработки данных последовательности. В отличие от традиционных нейронных сетей, RNN обладает способностью памяти при обработке данных последовательности и может фиксировать временную зависимость в последовательности. Каждый временной шаг RNN будет получать текущие входные данные и скрытое состояние предыдущего временного шага, а затем выводить скрытое состояние и результат прогнозирования текущего временного шага. Эта структура позволяет RNN хорошо работать при обработке данных временных рядов, обработке естественного языка и других задачах.

Однако традиционные RNN также страдают от таких проблем, как исчезающие градиенты и взрывные градиенты, которые ограничивают их способность работать с данными длинных последовательностей. Чтобы решить эти проблемы, появились некоторые улучшенные структуры RNN, такие как сеть с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и рекуррентная единица с вентиляцией (GRU). Эти структуры вводят механизмы стробирования, которые могут лучше фиксировать долгосрочные зависимости и, таким образом, лучше работать при работе с данными длинной последовательности.

Структура и принцип работы RNN следующие:

1. Состояние ячейки: в RNN каждый временной шаг поддерживает скрытое состояние (скрытое состояние) и состояние ячейки (состояние ячейки). Скрытое состояние является носителем для передачи информации во временном ряду, тогда как единичное состояние аналогично блоку памяти, отвечающему за запись информации предыдущего временного шага.

2. Структура цикла: ключом к RNN является его структура цикла. На каждом временном шаге RNN вычисляет скрытое состояние и единичное состояние текущего временного шага на основе текущего ввода и скрытого состояния предыдущего временного шага. Этот рекуррентный механизм позволяет RNN сохранять историческую информацию при обработке данных последовательности.

3. Механизм стробирования (LSTM и GRU): традиционные RNN склонны к исчезновению градиента или взрыву градиента при обработке длинных последовательностей, что ограничивает его способность к обучению. Чтобы решить эту проблему, LSTM и GRU вводят механизм блокировки, который может выборочно обновлять и забывать информацию, чтобы лучше фиксировать долгосрочные зависимости.

4. Прогнозирование вывода: на каждом временном шаге RNN может вводить скрытое состояние в качестве функции для последующих слоев нейронной сети для различных задач, таких как классификация, прогнозирование и т. д.

Приложения RNN включают:

• Моделирование языка: прогнозирование следующего слова или символа для задач обработки естественного языка.
• Машинный перевод: перевод одного языка на другой.
• Распознавание речи: преобразование звуковых сигналов в текст.
• Прогнозирование временных рядов: прогнозирование будущих данных временных рядов, таких как цены на акции, температура и т. д.
• Генерация естественного языка: генерируйте текст на естественном языке, например чат-боты.

Короче говоря, RNN — это модель нейронной сети, подходящая для обработки данных последовательности, которая имеет циклическую структуру и способность памяти и подходит для различных задач обработки данных последовательности.

2. ЛСТМ

Долговременная кратковременная память (LSTM) — это особый вид рекуррентной нейронной сети (RNN), который специально разработан для решения проблем с исчезновением градиента и долговременной зависимостью, которые возникают, когда традиционные RNN обрабатывают данные длинных последовательностей. LSTM представляет механизм стробирования, который может лучше фиксировать долгосрочные зависимости в последовательности, благодаря чему он хорошо работает при обработке данных временных рядов, обработке естественного языка и других задачах.

Главной особенностью LSTM является введение трех вентильных блоков: Forget Gate, Input Gate и Output Gate, а также состояния ячейки. Эти блоки управления позволяют LSTM выборочно забывать, обновлять и выводить информацию, тем самым эффективно обрабатывая данные длинной последовательности.

Структура LSTM выглядит следующим образом:

1. Ворота Забвения: Ворота Забвения определяют, какая информация может быть забыта из состояния ячейки. Он выводит значение от 0 до 1 на основе скрытого состояния предыдущего временного шага и текущего ввода, чтобы решить, сохранена ли информация в состоянии ячейки или забыта.

2. Входные ворота: входные ворота определяют, какая новая информация может быть добавлена ​​к состоянию ячейки. Он использует скрытое состояние из предыдущего временного шага и текущие входные данные для вычисления нового значения-кандидата, а затем решает, насколько обновить состояние ячейки на основе значения от 0 до 1.

3. Состояние ячейки: состояние ячейки используется для хранения информации в долговременной памяти. Благодаря работе вентиля забывания и вентиля ввода состояние ячейки может обновляться по мере необходимости.

4. Выходной вентиль: выходной вентиль определяет скрытое состояние вывода и часть состояния ячейки для вывода. Он выводит значение от 0 до 1, в зависимости от текущего скрытого состояния и ввода, чтобы контролировать количество вывода состояния ячейки.

Механизм стробирования LSTM позволяет ему выборочно запоминать и забывать информацию, чтобы лучше фиксировать долгосрочные зависимости в последовательностях. Это делает LSTM отличным решением для обработки данных временных рядов, задач обработки естественного языка и многого другого. В практических приложениях LSTM часто используется в сочетании с другими слоями нейронной сети для построения более сложных моделей, таких как генерация текста, анализ настроений, машинный перевод и другие задачи.

3. Почему вывод структуры LSTM лучше, чем RNN?

По сравнению с традиционной RNN (круговой нейронной сетью), LSTM (сеть с долговременной кратковременной памятью) лучше справляется с обработкой длинных данных последовательности, главным образом потому, что LSTM вводит механизм стробирования, который может более эффективно фиксировать долгосрочные зависимости в последовательности и избегать Устранено влияние проблем исчезновения градиента и взрыва градиента в традиционных RNN. Ниже приводится краткий вывод и объяснение преимуществ LSTM по сравнению с RNN:

1. Механизм ворот: LSTM вводит ворота для забывания, ворота ввода и ворот вывода, Эти механизмы ворот позволяют LSTM выборочно забывать, обновлять и выводить информацию. Ворота забывания и входные ворота позволяют сети выборочно сохранять и обновлять состояние ячейки, эффективно решая проблему исчезновения градиента в традиционной RNN, чтобы она могла лучше обрабатывать данные длинной последовательности.

2. Долгосрочная зависимость: когда традиционные RNN обрабатывают длинные последовательности, трудно зафиксировать долгосрочные зависимости из-за влияния исчезновения градиента. Механизм стробирования LSTM может сохранять долговременную память, позволяя постоянно передавать информацию в состоянии ячейки, чтобы лучше фиксировать долгосрочные зависимости в последовательностях.

3. Предотвращение взрыва градиента: механизм стробирования в LSTM также может помочь сети предотвратить проблему взрыва градиента, поскольку механизм стробирования может ограничивать диапазон распространения градиента, тем самым стабилизируя процесс обучения сети.

4. Локальность: механизм стробирования LSTM позволяет ему выборочно фокусироваться на важных частях последовательности, чтобы лучше справляться с локальными паттернами в последовательности.

Короче говоря, преимущество LSTM по сравнению с традиционной RNN при обработке данных длинных последовательностей заключается в вводимом механизме стробирования.Эти механизмы позволяют сети лучше фиксировать долгосрочные зависимости и избегать проблем с исчезновением градиента и взрывом градиента.Он работает лучше по данным временных рядов, задачам обработки естественного языка и т. д. Особенно в длинных последовательностях данных и задачах, которые должны фиксировать сложные временные зависимости, LSTM обычно работает лучше, чем традиционные RNN.