Что такое сеть долговременной памяти (LSTM), статья для чтения и понимания

Определение сетей долговременной и кратковременной памяти

Long Short-Term Memory (LSTM) - это вариант рекуррентной нейронной сети, специально разработанный для обработки данных последовательности. В области искусственного интеллекта данные последовательности широко используются в таких задачах, как прогнозирование временных рядов, обработка естественного языка и распознавание речи. Традиционные рекуррентные нейронные сети склонны страдать от проблемы исчезновения градиента или взрыва градиента при работе с длинными последовательностями, что затрудняет обучение модели долгосрочным зависимостям. LSTM решает это ограничение путем введения механизма стробирования. Механизм стробирования включает в себя входные ворота, ворота забывания и выходные ворота, и эти структуры работают вместе, чтобы динамически регулировать поток информации. Входные ворота контролируют поступление новой информации, ворота забывания решают, сохранять или отбрасывать историческую информацию, а выходные ворота управляют выходным содержимым текущего состояния. Ячейка LSTM также содержит клеточное состояние, которое служит высокоскоростным каналом для передачи информации, позволяя градиентам устойчиво течь между временными шагами. Такая конструкция наделяет LSTM мощными возможностями памяти, позволяющими эффективно фиксировать долгосрочные паттерны в последовательностях. Например, в машинном переводе LSTM может запоминать контекст в начале предложения для создания точного перевода. Архитектура LSTM не только повысила производительность модели, но и способствовала развитию глубокого обучения в приложениях реального времени, став основным компонентом многих современных систем ИИ.

Историческое происхождение сетей долговременной и кратковременной памяти

• Предпосылки и мотивация: В 1990-х годах исследования в области нейронных сетей переживали ренессанс, однако рекуррентные нейронные сети сталкивались с серьезными проблемами. Традиционные рекуррентные нейронные сети были склонны к исчезновению или взрыву градиентов при обучении длинных последовательностей, в результате чего модели не могли обучаться зависимостям на больших расстояниях. Эта проблема ограничивает применение рекуррентных нейронных сетей в реальных задачах, таких как синтез речи или прогнозирование акций.Сепп Хохрайтер первоначально проанализировал проблему градиента в своей докторской диссертации и в сотрудничестве с Юргеном Шмидхубером нашел ее решение. Их целью было разработать структуру сети, способную стабилизировать информацию в памяти.
• Ключевые люди и вехи: В 1997 году Хохрайтер и Шмидхубер опубликовали основополагающую работу, в которой впервые подробно описали архитектуру сетей долговременной кратковременной памяти. В работе было введено понятие стробирования и клеточных состояний, а также экспериментально подтверждено превосходство сетей долговременной памяти при решении искусственных последовательных задач. Эта работа основывается на более ранних исследованиях нейронных сетей, таких как рекуррентная структура сетей Элмана. В 2000-х годах, по мере расширения вычислительных ресурсов и увеличения объема данных, сети долговременной кратковременной памяти стали привлекать широкое внимание.
• Первоначальная версия и развитие: Первоначальная версия сети кратковременной и долговременной памяти была относительно простой и содержала только базовые стробирующие устройства. Впоследствии исследователи внесли ряд усовершенствований, таких как добавление "глазковых" соединений, которые позволяют стробирующим устройствам получать доступ к клеточным состояниям и повышают точность управления. Еще одна важная разработка - двунаправленная сеть кратковременной памяти, которая обрабатывает как прямые, так и обратные последовательности, улучшая контекстное понимание. Благодаря этим эволюциям сети долговременной и кратковременной памяти превратились из теоретических концепций в практические инструменты.
• Принятие сообществом и промышленностью: Примерно в 2010 году возникла волна глубокого обучения, и сети с долговременной памятью были интегрированы в основные системы ИИ. Технологические компании стали использовать сети с долговременной памятью для разработки таких продуктов, как интеллектуальные голосовые помощники и системы машинного перевода. Вклад сообщества разработчиков с открытым исходным кодом ускорил рост популярности сетей с долговременной кратковременной памятью, и исследователи поделились предварительно обученными моделями и кодом, снизив барьер для использования.
• Текущее состояние и влияние: Сегодня сети долговременной и кратковременной памяти, хотя и частично заменены новыми архитектурами, по-прежнему играют важную роль во многих областях. Их историческое происхождение служит примером итерационного процесса в научных исследованиях - от определения проблемы до ее решения и практического применения. Успех сетей долгой и кратковременной памяти вдохновил последующие инновации, показав, как дизайн нейронных сетей может преодолеть фундаментальные ограничения.

Основные компоненты сетей долговременной и кратковременной памяти

• состояние клеток: Состояния клеток являются центральной частью сети долговременной и кратковременной памяти, выступая в качестве носителя передачи информации. Подобно конвейерной ленте, она проходит через весь временной ряд, позволяя градиентам течь напрямую без существенных изменений. Эффективно смягчает проблему исчезновения градиентов, позволяя сети запоминать долгосрочную информацию. Состояние ячейки обновляется на каждом временном шаге, но процесс обновления регулируется блоком стробирования, который обеспечивает сохранение только релевантной информации.
• входной затвор: Входные ворота отвечают за регулирование включения новой информации. S-образная функция используется для генерации значений между 0 и 1, указывающих, какие части новой информации должны быть включены в состояние клетки. Функция гиперболического тангенса генерирует значения-кандидаты, представляющие потенциальную новую информацию. Выход входных ворот - это произведение этих двух результатов, что позволяет точно контролировать приток информации. При моделировании языка входные ворота определяют, как новые слова влияют на смысл предложения.
• Врата забвения: Ворота забывания управляют степенью отбрасывания старой информации. Также основанный на S-образной функции, он выдает коэффициент, указывающий, какая историческая информация в состоянии ячейки должна быть забыта. Коэффициенты, близкие к 1, означают полное сохранение, а близкие к 0 - полное отбрасывание. Этот механизм позволяет сетям долговременной и кратковременной памяти адаптироваться к динамически меняющимся условиям, как, например, в видеоанализе, где ворота забывания помогают игнорировать нерелевантные кадры.
• выходной затвор: Выходные ворота управляют выходом скрытого состояния для текущего временного шага. Выходные коэффициенты вычисляются с помощью S-функции и объединяются с состояниями ячеек, обработанных по гиперболическому тангенсу, для получения окончательного скрытого состояния. Скрытое состояние передается на следующий временной шаг или используется для задач прогнозирования. Выходные ворота гарантируют, что сеть выводит только релевантную информацию, повышая эффективность модели.
• Синергия механизмов стробирования: Эти компоненты не работают независимо друг от друга, а тесно взаимодействуют между собой с помощью математических формул. Вычисления входных ворот, ворот забывания и выходных ворот зависят от текущего входного сигнала и предыдущего скрытого состояния, образуя петлю обратной связи. Эта синергия позволяет сети долговременной и кратковременной памяти динамически адаптировать свое поведение к различным последовательным схемам. Дизайн основных компонентов является краеугольным камнем успеха сетей долговременной и кратковременной памяти, обеспечивая баланс между сложностью и производительностью.

Механизмы сетей долговременной и кратковременной памяти

• Процесс движения информации: Работа сети долговременной и кратковременной памяти начинается с получения последовательности входов. На каждом временном шаге сеть получает текущий вход и предыдущее скрытое состояние. Сначала гейт забывания вычисляет коэффициент забывания и решает, какую старую информацию в состоянии ячейки нужно удалить. Входной гейт оценивает важность нового входа и генерирует кандидаты на обновление. Затем состояние ячейки обновляется до произведения старого состояния и коэффициента забывания плюс значения-кандидаты, регулируемые входным затвором. Наконец, выходные ворота генерируют текущее скрытое состояние для вывода или доставки.
• Основы математических выражений: Механизм работы включает в себя определенные математические операции. Выходы ворот забвения вычисляются с помощью S-образных функций, содержащих веса и параметры смещения. Выход входных ворот также вычисляется с помощью S-образной функции, а значения-кандидаты генерируются с помощью функции гиперболического тангенса. Состояния ячеек обновляются как взвешенные комбинации, а выходной гейт в конечном итоге определяет скрытое состояние. Эти формулировки обеспечивают дифференцируемость и облегчают обучение методом градиентного спуска.
• Долгосрочное лечение зависимости: Ключ к механизму лежит в решении проблемы долгосрочной зависимости. Благодаря стабильной передаче клеточных состояний сети долговременной и кратковременной памяти могут запоминать информацию из отдаленных временных интервалов. Например, при прогнозировании погоды сети долговременной и кратковременной памяти могут запоминать климатические паттерны многомесячной давности, чтобы влиять на текущие прогнозы. Механизмы стробирования автоматически учатся запоминать или забывать без ручного вмешательства.
• Пример моделирования последовательности: Возьмем такую простую последовательность, как генерация предложения. Сеть долговременной и кратковременной памяти обрабатывает каждое слово шаг за шагом, обновляя состояние клеток, чтобы сохранить контекст. Когда встречается полная остановка, ворота выхода могут подчеркнуть вывод полного предложения, а ворота забывания могут очистить временную информацию. Этот механизм делает сеть долговременной и кратковременной памяти пригодной для решения генеративных задач.
• Практические оперативные соображения: В процессе реализации рабочий механизм должен обрабатывать большие объемы данных и последовательности переменной длины. Для унификации длины входных данных обычно используются методы вставки и маскирования. Эффективность механизма зависит от аппаратного ускорения, например параллельных вычислений графического процессора, но основной принцип остается прежним, с акцентом на динамическое регулирование стробирования.

Процесс обучения сетей долговременной и кратковременной памяти

• Определение функции потерь: Обучение сетей долговременной и кратковременной памяти предполагает определение функций потерь, которые измеряют разницу между предсказаниями модели и истинными значениями. Для задач классификации обычно используются потери кросс-энтропии, а для задач регрессии - средняя квадратичная ошибка. Функция потерь раскладывается по времени, вычисляя ошибку на каждом временном шаге и суммируя ее, чтобы отразить производительность всей последовательности.
• Обратное распространение во времени: Сети долговременной и кратковременной памяти обучаются с помощью алгоритма обратного распространения во времени. Алгоритм рассматривает последовательности как развернутые сети и вычисляет градиентное распространение по временным шагам. Градиент распространяется в обратном направлении от выходного слоя, регулируя веса и смещения. Благодаря закрытой конструкции сети долговременной и кратковременной памяти поток градиента более стабилен и позволяет избежать проблемы исчезновения, характерной для ранних рекуррентных нейронных сетей. Обрезка градиента часто применяется во время обучения для предотвращения взрывов.
• Методы оптимизации параметров: Оптимизатор используется для обновления параметров. Планирование скорости обучения помогает сходимости, например, постепенное уменьшение скорости обучения для повышения точности. Для обучения обычно требуется большой объем данных, и такие методы улучшения данных, как чередование последовательностей, могут улучшить обобщение. Пакетная обработка ускоряет обучение, но при этом необходимо соблюдать баланс между потреблением памяти.
• предотвращение и контроль перегрузки: Сети с долговременной и кратковременной памятью склонны к перестройке, особенно когда параметров слишком много. Для скрытия состояний или стробирующих устройств применяются методы регуляризации. Метод ранней остановки отслеживает производительность на валидационном множестве и прекращает обучение при ухудшении производительности. Затухание веса добавляет штрафные условия для контроля сложности модели.
• Практические проблемы и советы: Процесс обучения может занимать много времени и зависеть от вычислительных ресурсов. Настройка гиперпараметров, таких как размер скрытого слоя и скорость обучения, влияет на результаты. Обучение можно ускорить с помощью предварительно обученных моделей или миграционного обучения. Документация и отслеживание эксперимента имеют решающее значение на практике для обеспечения воспроизводимости.

Области применения сетей долговременной и кратковременной памяти

• обработка естественного языка (NLP): Сети долговременной памяти широко используются в задачах обработки естественного языка, таких как машинный перевод, генерация текста и анализ настроения. При переводе сети долговременной памяти кодируют исходные предложения и декодируют их на целевой язык, сохраняя контекстуальную связность. В анализе настроений сети долговременной памяти используются для улавливания смены настроения в предложении и вывода положительных или отрицательных оценок.
• Распознавание и синтез речи: Речевые сигналы используются как временные последовательности, а сети долговременной памяти - для распознавания речевых слов или генерации естественной речи. Интеллектуальные голосовые помощники используют сети долговременной памяти для обработки запросов пользователей и повышения точности. В приложениях синтеза модели сетей с долговременной памятью генерируют плавный речевой вывод для вспомогательных технологий.
• прогноз временных рядов: Финансовая, метеорологическая и промышленная сферы используют для прогнозирования сети с долговременной и кратковременной памятью. Модели прогнозирования цен на акции анализируют исторические данные и выдают будущие тенденции. В метеорологическом прогнозировании сети с долговременной и кратковременной памятью обрабатывают данные датчиков, чтобы предсказать погодные условия. Эти приложения выигрывают от возможностей долговременной памяти сетей с долговременной и кратковременной памятью.
• видеоанализ: Видео состоит из последовательности кадров, а сеть долговременной и кратковременной памяти используется для распознавания действий, обнаружения аномалий или создания надписей. В системах видеонаблюдения LLMN выявляют подозрительное поведение и подают сигнал тревоги. В задачах создания видеоподписей сети кратковременной и долговременной памяти генерируют описательный текст для повышения доступности.
• здравоохранениеСети с долговременной и кратковременной памятью для обработки медицинских временных рядов данных, таких как ЭКГ или мониторинг уровня глюкозы в крови. Модели предсказывают эпизоды заболевания или состояние пациента, чтобы помочь в диагностике. В персонализированной медицине сети с долговременной и кратковременной памятью анализируют историю болезни пациента и рекомендуют варианты лечения.

Преимущественные особенности сетей долговременной и кратковременной памяти

• Долгосрочная зависимость от захвата: Основная сила сетей долговременной и кратковременной памяти заключается в эффективном обучении долгосрочным зависимостям. Механизм стробирования позволяет осуществлять селективное запоминание, преодолевая недостатки традиционных рекуррентных нейронных сетей. В задачах с длинными последовательностями, таких как резюмирование документов, сети с долговременной и кратковременной памятью поддерживают согласованность контекста и выдают высококачественные результаты.
• Устойчивость и гибкостьСети долговременной и кратковременной памяти устойчивы к шумам и отсутствию данных. Блок стробирования автоматически подстраивается под изменения данных. Модель может обрабатывать последовательности переменной длины без фиксации размера входного сигнала, что повышает гибкость применения.
• Стабилизация градиентного потока: Клеточно-состоятельный дизайн обеспечивает стабильность градиентного потока и уменьшает проблемы с исчезновением или взрывом во время обучения. Благодаря этому сети с долговременной и кратковременной памятью легче обучаются и сходятся к лучшим решениям, особенно глубокие сети.
• Широкая применимость: Сети долговременной и кратковременной памяти применимы к широкому спектру типов данных и задач, от числовых последовательностей до текста и аудио. Такая универсальность делает их междоменным инструментом для поддержки исследований и разработок.
• Поддержка и ресурсы сообщества: В связи с тем, что сети долговременной и кратковременной памяти существуют в течение длительного времени, для них существует большое количество учебников, предварительно обученных моделей и оптимизированного кода. Фреймворки с открытым исходным кодом предоставляют простые интерфейсы прикладного программирования для упрощения использования и поощрения инноваций.

Проблемы и ограничения сетей долговременной и кратковременной памяти

• Высокая вычислительная сложность: Сети долговременной и кратковременной памяти имеют большое количество параметров и требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и вывода. Блоки стробирования увеличивают вычислительные затраты, что приводит к снижению скорости. Развертывание затруднено в средах с ограниченными ресурсами, например на мобильных устройствах.
• риск переоценки: Модели сетей долговременной и кратковременной памяти объемны и склонны к чрезмерному подбору обучающих данных, особенно когда объем данных невелик. Хотя регуляризация помогает, требуется тонкая настройка параметров, что увеличивает время разработки.
• плохая интерпретация: Процессы принятия решений в сетях долговременной и кратковременной памяти сильно зашорены, что затрудняет объяснение причин принятия тех или иных решений. В таких чувствительных областях, как здравоохранение или финансы, это может ограничить внедрение из-за проблем с доверием.
• Ограничение длины последовательности: Несмотря на то, что очень длинные последовательности предназначены для работы с длинными последовательностями, они все равно могут стать проблемой для сетей долговременной и кратковременной памяти. Ограничения памяти и время вычислений становятся узкими местами, и на практике часто требуется усечение или выборка.
• Возвышение конкурентоспособной архитектуры:: Новая архитектура превосходит сеть долгой кратковременной памяти в некоторых задачах, особенно когда требуется глобальный контекст. Преимущества сетей долгой и кратковременной памяти относительно уменьшились, и внимание сообщества частично смещено, но не устарело.

Сравнение сетей долговременной и кратковременной памяти с другими моделями

• Сравнение с обычными рекуррентными нейронными сетямиТрадиционные рекуррентные нейронные сети просты, но подвержены исчезновению градиента. Сети с долговременной памятью решают эту проблему с помощью стробирования. Сети с длинной кратковременной памятью работают лучше, но требуют больших вычислительных затрат. Выбор зависит от требований задачи; в задачах с короткими последовательностями можно по-прежнему добиваться эффективности с помощью рекуррентных нейронных сетей.
• Сравнение с устройствами с закрытым циклом: Рекуррентная сеть с воротами - это упрощенная версия сети долговременной и кратковременной памяти, объединяющая блоки с воротами с меньшим количеством параметров. Рекуррентные сети с пологом быстрее обучаются, но могут жертвовать некоторыми характеристиками длинных последовательностей. На практике выбор основывается на экспериментах; сети с долговременной кратковременной памятью более надежны, а сети с управляемыми контурами легче.
• Сравнить с ТрансформаторТрансформатор использует механизм самовнимания, обрабатывает последовательности параллельно и эффективно обучается. Сеть долговременной памяти обрабатывает последовательности последовательно, подходит для потоковых данных. Трансформатор доминирует в обработке естественного языка, но сеть долговременной памяти имеет преимущества в сценариях с низкими ресурсами или в режиме реального времени.
• Сравнение с конволюционными сетямиКонволюционные нейронные сети работают с пространственными данными, а сети с длинной кратковременной памятью - с временными. Гибридные модели, такие как конволюционные сети долговременной и кратковременной памяти, объединяют эти два типа и используются для анализа видео. Сети долговременной и кратковременной памяти обладают уникальными возможностями временного моделирования, которые не могут быть напрямую заменены конволюционными нейронными сетями.
• Сравнение с классическими моделями временных рядовТрадиционные модели, такие как авторегрессионные интегральные модели скользящего среднего, являются статистически сильными и предполагают линейные отношения. Сети долговременной и кратковременной памяти отражают нелинейные закономерности, но требуют большего количества данных. Знания о предмете определяют выбор; статистические модели интерпретируемы, а сети долговременной и кратковременной памяти очень точны.

Будущие направления развития сетей долговременной и кратковременной памяти

• Оптимизация эффективности: Исследование посвящено сжатию моделей сетей с долговременной и кратковременной памятью, уменьшению количества параметров без потери производительности. Такие методы, как дистилляция знаний или квантификация, применяются для развертывания вычислительных систем, пригодных для пограничных вычислений. Аппаратные ускорители предназначены для повышения скорости.
• Повышение интерпретируемости: Разработайте инструменты для визуализации решений сети долговременной и кратковременной памяти, такие как карты внимания или оценки важности признаков. Это повышает прозрачность и отвечает требованиям соответствия, особенно в критически важных приложениях.
• Новая архитектура для конвергенции:: Сети долговременной и кратковременной памяти в сочетании с новыми технологиями, такими как механизмы внимания или сети памяти. Гибридные модели используют сильные стороны каждой из них, чтобы справляться со сложными задачами. Например, модель LLMN-Transformer используется для обработки длинных документов.
• Адаптация к конкретной области: Индивидуальные варианты сетей долговременной и кратковременной памяти для конкретных областей, таких как здравоохранение или финансы. Для повышения точности модели в нее вносятся знания о домене. Федеративное обучение позволяет сохранять конфиденциальность.
• Автоматизация и демократизация: Автоматизированный набор инструментов машинного обучения для сетей долгой и кратковременной памяти, автоматическая настройка параметров и поиск архитектуры. Платформа предоставляет решения без кода, позволяющие неспециалистам использовать сети долгой и кратковременной памяти для расширения сферы их применения.