Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – это подход глубокого обучения, используемый для моделирования последовательных данных. Для модели с глубокой обратной связью могут потребоваться определенные параметры для каждого элемента последовательности, и она может не обобщаться на последовательности переменной длины. RNN в глубоком обучении использует одинаковые веса для каждого элемента последовательности, уменьшая количество параметров и позволяя модели обобщаться на последовательности переменной длины.
Его дизайн позволяет RNN обобщать структурированные данные наряду с последовательными данными, включая графические или географические данные. Подобно нескольким методам глубокого обучения, RNN довольно старый, разработанный в 1980-х годах. Однако недавно мы полностью использовали его потенциал для управления долговременной кратковременной памятью (LSTM) в сочетании с огромным объемом данных и возросшей вычислительной мощностью.
Давайте подробнее разберемся в RNN в машинном обучении и его архитектуре.
Рекуррентная нейронная сеть в машинном обучении – это тип нейронной сети, в которой выходные данные последнего шага подаются в качестве входных данных текущего шага. Он используется для моделирования последовательных данных, поскольку может предвосхищать последовательные данные так, как этого не могут другие алгоритмы.
В традиционных нейронных сетях все входные и выходные данные независимы друг от друга. Однако иногда для предсказания следующего слова в предложении требуется предыдущее слово. Поэтому важно помнить предыдущие слова. Вот почему была разработана модель RNN. Она решает проблему с помощью скрытого слоя. Скрытое состояние RNN является его наиболее важной особенностью, поскольку оно запоминает важные детали последовательности. В сети есть память для хранения всей информации о вычислениях.
Это также известно как состояние памяти, потому что оно может запоминать предыдущий ввод в сеть. Более того, оно использует одни и те же параметры для каждого ввода, поскольку создает выходные данные, выполняя одну и ту же задачу для всех входов или скрытых слоев. Следовательно, снижается сложность параметров, чего нет в других нейронных сетях.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) отличаются несколькими ключевыми характеристиками, которые делают их уникально подходящими для обработки последовательных данных. Понимание этих характеристик имеет решающее значение для понимания того, как функционируют RNN и почему они используются в определенных приложениях.
RNN в машинном обучении предназначен для работы с последовательностями данных. Они могут обрабатывать входные последовательности различной длины, в отличие от традиционных нейронных сетей, которые требуют входных данных фиксированного размера.
Это делает их идеальными для обработки данных временных рядов, языковой обработки и любого сценария, в котором последовательность входных данных содержит важную информацию.
RNN с машинным обучением поддерживают скрытые состояния, которые действуют как форма памяти. Они фиксируют информацию о предыдущих входных данных в последовательности.
На каждом временном шаге скрытое состояние обновляется на основе текущего входного сигнала и предыдущего скрытого состояния, что позволяет сети сохранять непрерывный поток информации по всей входной последовательности.
В отличие от традиционных нейронных сетей, где каждый входной и скрытый слой имеет свой собственный набор весов, RNN имеют одинаковые веса на всех временных шагах.
Такое распределение веса значительно сокращает количество параметров в модели, делая RNN более эффективными и менее подверженными переоснащению.
Рекуррентные нейронные сети обучаются с использованием специальной формы обратного распространения, называемой Обратным распространением во времени, когда градиенты распространяются в обратном направлении на каждом временном шаге последовательности.
BPTT позволяет сети извлекать уроки из ошибок в разных точках последовательности и соответствующим образом корректировать свои веса.
RNNs может обрабатывать входные и выходные данные переменной длины, что важно для таких задач, как языковое моделирование, где разные предложения содержат разное количество слов.
Традиционные RNN испытывают трудности с изучением долгосрочных зависимостей из-за проблемы исчезающего градиента, когда градиенты становятся слишком малыми, чтобы вносить существенные изменения в веса во время обучения.
Эта проблема привела к разработке более совершенных структур RNN, таких как LSTMs и GRU.
RNN могут быть структурированы различными способами в зависимости от задачи, такими как “один ко многим” (например, от одного входа к нескольким выходам), “многие к одному” (например, анализ настроений) или “многие ко многим” (например, машинный перевод).
Продвинутые RNN, такие как LSTMs и GRU, включают в себя стробирующие механизмы для лучшего контроля потока информации. Эти шлюзы помогают сети решать, какую информацию сохранить или отбросить, улучшая ее способность фиксировать долгосрочные зависимости.
Архитектура рекуррентной нейронной сети (RNN) отличается своей способностью сохранять память о предыдущих входных данных за счет включения в сеть контуров обратной связи. Такая архитектура делает RNN особенно подходящими для обработки последовательных данных.
Давайте разберем ключевые компоненты и общую архитектуру:
Входной уровень получает последовательные входные данные. В RNN эти входные данные обычно обрабатываются поэтапно.
Скрытый уровень – это место, где RNN выполняет большую часть своей обработки. В отличие от нейронных сетей с прямой связью, скрытый слой в RNN выполняет обратную связь с самим собой.
Этот механизм самоотдачи позволяет сети поддерживать “скрытое состояние” или “память”, которая фиксирует информацию о предыдущих входных данных в последовательности.
На каждом временном шаге скрытое состояние обновляется как на основе текущего ввода, так и на основе предыдущего скрытого состояния.
В зависимости от приложения RNN может выдавать выходные данные на каждом временном шаге (например, при прогнозировании временных рядов) или один выходной сигнал в конце последовательности (например, анализ настроений).
Ключевой особенностью архитектуры RNN является цикл обратной связи на скрытых уровнях. Это позволяет сети передавать информацию по этапам последовательности. Этот цикл можно представить как сеть, копирующую свои выходные данные и отправляющую их обратно самой себе.
RNN имеют три набора весов:
RNN обрабатывает данные последовательно, принимая по одному элементу ввода за раз и соответствующим образом обновляя его скрытое состояние. Обновленное скрытое состояние становится частью входных данных для следующего шага вместе со следующим элементом в последовательности ввода.
Информация в модели RNN перемещается по циклу к среднему скрытому слою. Входной слой принимает входные данные, обрабатывает их и передает среднему слою. Средний слой содержит несколько скрытых слоев, каждый из которых имеет свою собственную функцию активации, веса и отклонения. Мы используем рекуррентную нейронную сеть, когда предыдущий уровень не влияет на несколько параметров разных скрытых плательщиков. Это означает, что в нейронной сети нет памяти.
RNN в машинном обучении будет стандартизировать функции, веса и смещения, в результате чего каждый скрытый слой будет иметь одинаковые характеристики. Вместо создания нескольких скрытых слоев, он создаст один слой и повторит цикл по нему столько раз, сколько потребуется.
Существует четыре основных типа рекуррентных нейронных сетей, основанных на количестве входов и выходов в сети.
Этот тип RNN также известен как ванильная нейронная сеть. Это простая нейронная сеть с одним входом и одним выходом. Более того, этот тип рекуррентной нейронной сети подходит для задач машинного обучения.
Этот RNN имеет один вход и несколько выходов и используется в подписи к изображению, где для данного изображения мы предсказываем предложение из нескольких слов.
В этом RNN несколько входных сигналов подаются в сеть в разных состояниях сети, генерируя только один выходной сигнал. Он используется в анализе настроений, когда мы вводим несколько слов в качестве входных данных, и он предсказывает настроение предложения в качестве выходных данных.
Этот тип рекуррентной нейронной сети имеет несколько входов и выходов, соответствующих задаче. Он принимает последовательность входов и выдает последовательность выходов. Примером этого RNN является машинный перевод, при котором мы вводим несколько слов с одного языка в качестве входных данных и получаем несколько слов с другого языка в качестве выходных данных.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют широкий спектр применений в различных областях благодаря их способности эффективно обрабатывать последовательные данные:
Что такое поисковые системы? Поисковые системы – это сложные программные комплексы, предназначенные для поиска информации…
Интернет – это невероятное пространство возможностей, но одновременно и место, где за вашей онлайн-активностью может…
В современном цифровом мире защита конфиденциальности стала первостепенной задачей. Каждый день мы оставляем следы своей…
Что это такое? Анонимность в интернете – это состояние, при котором ваша личность и действия…
Фишинг – это одна из самых распространенных киберугроз, которая ежегодно обходится пользователям интернета в миллионы…
Что такое защита данных в облаке? Защита данных в облаке – это комплекс мер, направленных…