Miért oldja meg az lstm az eltűnő gradienst?
Pontszám: 4,6/5 ( 40 szavazat )Az LSTM-ek a problémát egy egyedi additív gradiens-struktúra segítségével oldják meg, amely magában foglalja a felejtőkapu aktiválásaihoz való közvetlen hozzáférést , lehetővé téve a hálózat számára, hogy ösztönözze a kívánt viselkedést a hibagradiensből a kapuk gyakori frissítésével a tanulási folyamat minden egyes lépésében.
Hogyan oldja meg az LSTM a kirobbanó gradienst?
Egy nagyon rövid válasz: Az LSTM szétválasztja a cella állapotát (jellemzően c -vel jelölve) és a rejtett réteget/kimenetet (jellemzően h -val jelölve), és csak additív frissítéseket végez a c -ben, ami stabilabbá teszi a c -ben lévő memóriákat. Így a c-n átfolyó gradiens megmarad és nehezen tűnik el (ezért a teljes gradienst nehéz eltüntetni).
Hogyan oldható meg az eltűnő gradiens probléma?
Megoldások: A legegyszerűbb megoldás más aktiválási függvények használata , például a ReLU, amely nem okoz kis derivált. A maradék hálózatok egy másik megoldás, mivel közvetlenül a korábbi rétegekhez biztosítanak maradék kapcsolatokat.
Milyen problémát old meg az LSTM?
LSTM-ek. Az LSTM (a hosszú rövid távú memória rövidítése) elsősorban az eltűnő gradiens problémát oldja meg a visszaterjesztésben . Az LSTM-ek kapuzási mechanizmust használnak, amely vezérli a memográfiai folyamatot. Az LSTM-ekben lévő információk tárolhatók, írhatók vagy olvashatók nyíló és záródó kapukon keresztül.
Miért akadályozzák meg az LSTM-ek a gradienseit abban, hogy elvesszen egy nézetet a hátrafelé haladó hágóról?
Ennek az az oka, hogy ennek az állandó hibafolyamnak a kikényszerítése érdekében a gradiens számítást csonkolták, hogy ne áramoljon vissza a bemeneti vagy jelölt kapukhoz .
Ismétlődő neurális hálózatok LSTM-ek és eltűnő és robbanó gradiensek – szórakoztató és egyszerű gépi tanulás
Miért jobb az LSTM, mint az RNN?
Elmondhatjuk, hogy amikor az RNN-ről az LSTM-re váltunk, egyre több vezérlőgombot vezetünk be , amelyek szabályozzák a bemenetek áramlását és keverését a betanított súlyok szerint. Így nagyobb rugalmasságot biztosít a kimenetek vezérlésében. Tehát az LSTM biztosítja számunkra a legtöbb irányíthatóságot, és ezáltal jobb eredményeket.
Van az LSTM-nek eltűnő gradiens problémája?
Az LSTM-ek a problémát egy egyedi additív gradiens-struktúra segítségével oldják meg, amely magában foglalja a felejtőkapu aktiválásaihoz való közvetlen hozzáférést, lehetővé téve a hálózat számára, hogy a tanulási folyamat minden egyes lépésében a kapuk gyakori frissítésével ösztönözze a kívánt viselkedést a hibagradiensből.
Miért van szükségünk RNN-re?
A visszatérő neurális hálózatok (RNN) a neurális hálózatok egy osztálya, amelyek hasznosak a sorozatadatok modellezésében. A feedforward hálózatokból származó RNN-ek hasonló viselkedést mutatnak, mint az emberi agy működése . Egyszerűen fogalmazva: az ismétlődő neurális hálózatok olyan prediktív eredményeket produkálnak szekvenciális adatokban, amelyeket más algoritmusok nem tudnak.
Miért használjuk az LSTM-et?
Az LSTM hálózatok kiválóan alkalmasak az idősorok adatain alapuló osztályozásra, feldolgozásra és előrejelzések készítésére , mivel az idősorok fontos eseményei között ismeretlen időtartamú késések lehetnek. Az LSTM-eket a hagyományos RNN-ek betanítása során felmerülő eltűnő gradiens probléma kezelésére fejlesztették ki.
Miért van szükség az LSTM-re?
A hosszú rövid távú memória (LSTM) hálózatok olyan visszatérő neurális hálózatok, amelyek képesek megtanulni a sorrend-függőséget a szekvencia-előrejelzési problémákban . Ez a viselkedés olyan összetett problématerületeken szükséges, mint a gépi fordítás, a beszédfelismerés és egyebek. Az LSTM-ek a mély tanulás összetett területei.
Mi okozza az eltűnő gradienst?
A gradiens eltűnésének oka, hogy a visszaterjesztés során a korai rétegek (a bemeneti réteghez közeli rétegek) gradiensét a későbbi (a kimeneti réteghez közeli rétegek) rétegek gradienseinek megszorzásával kapjuk meg .
Mi az eltűnő gradiens probléma az RNN-ben?
Az eltűnő gradiens probléma esetén minél tovább halad a hálózaton, annál kisebb a gradiens, és annál nehezebb a súlyokat edzeni , ami dominóhatást gyakorol a hálózat összes további súlyára. Ez volt a fő akadálya a Recurrent Neural Networks használatának.
Mi az eltűnő, robbanó gradiens probléma?
Egy n rejtett rétegből álló hálózatban n derivált fog összeszorozni. Ha a deriváltak nagyok, akkor a gradiens exponenciálisan növekszik, ahogy haladunk lefelé a modellben, amíg végül felrobbannak , és ezt nevezzük a felrobbanó gradiens problémájának.
Hogyan lehet megállítani a gradiens robbanását?
A kirobbanó gradiensek általában elkerülhetők a hálózati modell gondos beállításával , például kis tanulási sebesség, skálázott célváltozók és szabványos veszteségfüggvény kiválasztásával. Mindazonáltal a felrobbanó gradiensek továbbra is problémát jelenthetnek az ismétlődő, nagy számú bemeneti időlépést tartalmazó hálózatoknál.
Mit csinál a gradiens vágás?
A gradiens kivágása egy olyan technika, amely megakadályozza a felrobbanó gradienseket nagyon mély hálózatokban , általában visszatérő neurális hálózatokban. ... Ez megakadályozza, hogy a színátmenetek normája nagyobb legyen, mint a küszöb, és így a színátmenetek levágásra kerülnek.
Mi a jó érték a gradiens vágásnál?
Nagyon sok tényezőtől függ. Néhányan a magas kezdeti tanulási arányt (pl. 1e-2 vagy 1e-3) és az alacsony levágási arányt (1-nél alacsonyabb) szorgalmazták. Soha nem láttam hatalmas fejlesztéseket a vágás terén, de szeretem az ismétlődő rétegeket 1 és 10 közötti értékekkel vágni.
Melyik a jobb LSTM vagy GRU?
A modell betanítási sebességét tekintve a GRU 29,29%-kal gyorsabb, mint az LSTM ugyanazon adatkészlet feldolgozásához; és a teljesítmény tekintetében a GRU teljesítménye meghaladja az LSTM-et a hosszú szöveg és kis adatkészlet forgatókönyve esetén, és gyengébb az LSTM-nél más forgatókönyvekben.
Az RNN mély tanulás?
Az ismétlődő neurális hálózatok (RNN) a mesterséges neurális hálózatok egy osztálya, amely képes feldolgozni egy bemeneti szekvenciát a mély tanulás során , és megőrzi állapotát, miközben feldolgozza a következő bemeneti sorozatot. A hagyományos neurális hálózatok feldolgozzák a bemenetet, és a következőre lépnek, figyelmen kívül hagyva annak sorrendjét.
Hogyan kerülhetjük el a gradiens eltűnését az LSTM-ben?
A különbség a vanília RNN esetén a gradiens wσ′(⋅), míg az LSTM esetén a gradiens σ(⋅) értékkel csökken. Tegyük fel, hogy vt+k=wx valamilyen w súlyra és x bemenetre. Ekkor a neurális hálózat megtanulhat egy nagy w -t, hogy megakadályozza a gradiensek eltűnését.
A CNN jobb, mint az RNN?
Az RNN, az előrecsatolt neurális hálózatokkal ellentétben, használhatja belső memóriáját tetszőleges bemeneti sorozatok feldolgozására. A CNN-t erősebbnek tartják, mint az RNN-t . Az RNN kevesebb funkciókompatibilitást tartalmaz, mint a CNN. Ez a CNN rögzített méretű bemeneteket vesz, és rögzített méretű kimeneteket generál.
Az RNN egy osztályozó?
Az ismétlődő neurális hálózatok (RNN) a neurális hálózatok egy olyan típusa, ahol az előző lépés kimenete bemenetként kerül az aktuális lépésbe. Az RNN-eket főként a következő célokra használják: szekvencia osztályozás – érzelmek osztályozása és videó osztályozás. Sorozatcímkézés – a beszédcímkézés és a megnevezett entitás felismerésének része.
Az RNN felügyelt vagy felügyelet nélkül?
A neurális történelem-tömörítő RNN-ek nem felügyelt halma. ... Tekintettel a bejövő adatszekvenciák tanulható kiszámíthatóságára, a legmagasabb szintű RNN felügyelt tanulást alkalmazhat a mély sorozatok könnyű osztályozására a fontos események közötti hosszú időközökkel.
Miért gyorsabb a Gru az LSTM-hez képest?
GRU (Gated Recurring Units): A GRU-nak két kapuja van (reset és frissítési kapu). A GRU kevesebb betanítási paramétert használ, ezért kevesebb memóriát használ , gyorsabban fut és gyorsabban edz, mint az LSTM, míg az LSTM pontosabb a hosszabb sorozatot használó adatkészleteken.
Hogyan oldja meg a ResNet az eltűnő gradienst?
Az alábbiakban bemutatott ResNet architektúrának most teljesen értelmesnek kell lennie abban, hogy hogyan nem engedi meg az eltűnő gradiens problémát. A ResNet a Residual Network rövidítése. Ezek az átugrási kapcsolatok gradiens szupersztrádaként működnek, lehetővé téve a gradiens akadálytalan áramlását .
Az RNN gyorsabb, mint a GRU?
Következtetés. Ebben a cikkben megértettük az RNN, LSTM és GRU egységek közötti alapvető különbséget. Mindkét réteg, azaz az LSTM és a GRU működéséből adódóan a GRU kevesebb betanítási paramétert használ, ezért kevesebb memóriát használ, és gyorsabban fut, mint az LSTM, míg az LSTM pontosabb egy nagyobb adatkészleten.