14
правок
Изменения
Нет описания правки
== Описание ==
[[File:RNN.png|450px|thumb|[http://colah.githubРисунок 1.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ RNN и ее развернутое представление]]][[File:RNN_layer.png|450px|thumb|[http://colah.githubРисунок 2.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Схема слоя рекуррентной сети]]]Рекуррентные нейронные сети {{---}} сети с циклами, которые хорошо подходят для обработки последовательностей(рис. 1).[[File:RNN_BP.jpg|450px|thumb|Рисунок 3. RNN с задержкой на скрытом слое]][[File:RNN_BPTT.jpg|450px|thumb|Рисунок 4. Развертка RNN]]Обучение RNN аналогично обучению обычной нейронной сети. Мы также используем [[:Обратное_распространение_ошибки|алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation)]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup>, но с небольшим изменением. Поскольку одни и те же параметры используются на всех временных этапах в сети, градиент на каждом выходе зависит не только от расчетов текущего шага, но и от предыдущих временных шагов(рис. 4). Например, чтобы вычислить градиент для четвертого элемента последовательности, нам нужно было бы «распространить ошибку» на 3 шага и суммировать градиенты. Этот алгоритм называется «алгоритмом обратного распространения ошибки сквозь время» (англ. Backpropagation Through Time, BPTT).<ref name=BPTT_1>[http://andrew.gibiansky.com/blog/machine-learning/recurrent-neural-networks/ Backpropagation Through Time]</ref><ref name=BPTT_2>[http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/ Backpropagation Through Time]</ref>
Алгоритм обратного распространения ошибки сквозь время:
=== Двунаправленная ассоциативная память (BAM) ===
Вариацией сети Хопфилда является двунаправленная ассоциативная память (BAM). BAM имеет два слоя, каждый из которых может выступать в качестве входного, находить (вспоминать) ассоциацию и генерировать результат для другого слоя.
[[File:Elman_RNN.jpg|450px|thumb|Рисунок 5. Сеть Элмана]]
=== Сеть Элмана ===
Нейронная сеть Элмана состоит из трёх слоев: x, y, z (см рис. Сеть Элмана). Дополнительно к сети добавлен набор «контекстных блоков»: u (см рис. Сеть Элмана5). Средний (скрытый) слой соединён с контекстными блоками с фиксированным весом, равным единице. С каждым шагом времени на вход поступает информация, которая проходит прямой ход к выходному слою в соответствии с правилами обучения. Фиксированные обратные связи сохраняют предыдущие значения скрытого слоя в контекстных блоках (до того как скрытый слой поменяет значение в процессе обучения). Таким способом сеть сохраняет своё состояние, что может использоваться в предсказании последовательностей, выходя за пределы мощности многослойного перцептрона.
<math>h_t = \sigma_h(W_h x_t + U_h h_{t-1} + b_h)</math>,
=== Нейронный компрессор истории ===
Нейронный компрессор исторических данных {{---}} это блок, позволяющий в сжатом виде хранить существенные исторические особенности процесса, который является своего рода стеком рекуррентной нейронной сети, формируемым в процессе самообучения.
[[File:LSTM.png|450px|thumb|[http://colahРисунок 6.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Схема слоев рекуррентной сети долго-краткосрочной памяти]]]
=== Сети долго-краткосрочной памяти ===
[[:Долгая_краткосрочная_память|Сеть долго-краткосрочной памяти]] (англ. Long short-term memory, LSTM) является самой популярной архитектурой рекуррентной нейронной сети на текущий момент, такая архитектура способна запоминать данные на долгое время(рис. 6).<ref name=LSTM>[https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf Sepp Hochreiter, Jurgen Schmidhuber. Long short-term memory (1997). Neural Computation.]</ref>
=== Управляемые рекуррентные блоки ===
Управляемые рекуррентные блоки (англ. Gated Recurrent Units, GRU) {{---}} обладает меньшим количеством параметров, чем у LSTM, и в ней отсутствует выходное управление. При этом производительность в моделях речевого сигнала или полифонической музыки оказалась сопоставимой с LSTM.
=== Двунаправленные рекуррентные сети ===
[[File:biRNN.png|450px|thumb|Рисунок 7. Двунаправленная рекуррентная сеть]]
Двунаправленная рекуррентная сеть (англ. Bidirectional Recurrent Neural Network, biRNN) представляет собой две однонаправленные рекуррентные сети, одна из которых обрабатывает входную последовательность в прямом порядке, а другая {{---}} в обратном (рис. 7). Таким образом, для каждого элемента входной последовательности считается два вектора скрытых состояний, на основе которых вычисляется выход сети. Благодаря данной архитектуре сети доступна информация о контексте как из прошлого, так и из будущего, что решает проблему однонаправленных рекуррентных сетей. Для обучения biRNN используются те же алгоритмы, что и для RNN.
<math>H_t^f = \sigma^f(W_x^f X_t + W_h^f H_{t-1}^f + b^f)</math>,
<math>H_t^b = \sigma^b(W_x^b X_t + W_h^b H_{t+1}^b + b^b)</math>,
<math>O_t = W^q H_t + b^q</math>,
где <math>W_x^f</math>, <math>W_x^b</math>, <math>W_h^f</math>, <math>W_h^b</math>, <math>W^q</math>, {{---}} матрицы весов, <math>b^f</math>, <math>b^b</math>, <math>b^q</math>, {{---}} байесы, <math>\sigma^f</math>, <math>\sigma^b</math>, {{---}} функции активаций, <math>H_t^f</math> и <math>H_t^b</math> {{---}} выходы однонаправленных рекуррентных сетей, <math>H_t</math> {{---}} их конкатенированный вектор, а <math>O_t</math> {{---}} выход сети на шаге <math>t</math>.
=== Seq-2-seq сети ===
[[File:Seq2seq.png|450px|thumb|Рисунок 8. Seq-2-seq сеть]]
Seq-2-seq (Sequence to sequence, Seq2seq) сеть является базовой архитектурой many-to-many RNN и используется для трансляции одной последовательности в другую (рис. 8). Она состоит из двух рекуррентных сетей: кодировщика и декодировщика. Кодировщик вычисляет вектор, кодирующий входную последовательность. Далее данный вектор передается декодировщику, который в свою очередь по полученному скрытому представлению восстанавливает целевую последовательность. При этом каждый посчитанный выход используется для обновления скрытого представления.
<br clear="both" />
== Пример кода ==
