Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип нейронной сети, которую можно использовать для обработки последовательных данных. Однако RNN может быть сложно обучать из-за проблемы, называемой проблемой исчезающего градиента.
Проблема исчезающего градиента:
Проблема исчезающего градиента — это явление, которое возникает, когда градиенты функции потерь, касающиеся весов сети, становятся очень маленькими по мере их распространения назад по уровням сети во время обучения. Сети становится сложнее изучать долгосрочные зависимости в данных.
Решения проблемы исчезающего градиента:
Есть несколько решений проблемы исчезающего градиента. Одним из решений является использование другой функции активации. Сигмовидная функция активации часто используется в RNN, но она может привести к исчезновению градиентов. Лучшим выбором будет использование функции активации, такой как ReLU, которая не имеет этой проблемы.
Другое решение — использовать более низкую скорость обучения. Скорость обучения — это параметр, который контролирует, насколько параметры сети обновляются во время обучения. Более низкая скорость обучения поможет предотвратить исчезновение градиентов.
Наконец, вы можете использовать технику, называемую обрезкой градиента. Обрезка градиента — это ограничение размера градиентов. Это может помочь предотвратить появление слишком маленьких или слишком больших градиентов.
Использование LSTM для решения проблемы исчезающего градиента:
LSTM (долгая краткосрочная память) — это тип RNN, предназначенный для решения проблемы исчезновения градиента. Они имеют специальную структуру, которая позволяет им изучать долгосрочные зависимости.
LSTM имеют три вентиля: вентиль забывания, входной вентиль и выходной вентиль. Ворота забывания контролируют, какая часть предыдущего состояния будет забыта. Входной вентиль контролирует, какая часть нового входа добавляется в состояние. А выходной вентиль контролирует, какая часть состояния выводится.
Эта структура позволяет LSTM изучать долгосрочные зависимости, отслеживая важную информацию из прошлого и выборочно забывая ненужную информацию.
Пример: использование LSTM для предсказания следующего слова в фильме «Гаджини»
Мы хотим научить LSTM предсказывать следующее слово в предложении: «Гаджини — это фильм о человеке с амнезией». LSTM необходимо будет узнать, что слово «Гаджини» связано со словом «кино», а слово «амнезия» связано со словом «забыл».
LSTM сделает это, используя шлюз забывания, чтобы отслеживать информацию о «Гаджини» и «фильме» с предыдущего временного шага. Он также будет использовать входной вентиль для добавления в состояние новой информации об «амнезии». И он будет использовать выходной вентиль для вывода наиболее вероятного следующего слова «забыл».
Вывод:
Проблему исчезновения градиента сложно решить, но для ее смягчения можно использовать несколько методов. Используя другую функцию активации, более низкую скорость обучения или LSTM, вы можете помочь предотвратить исчезновение градиентов и повысить производительность вашей RNN. Если вам понравилось чтение, подпишитесь на DataXpert Connect.
