Рекурентні Нейронні Мережі (RNN) та Генерація Послідовностей

Вступ до рекурентних нейронних мереж (RNN)

Рекурентні нейронні мережі (RNN) — це клас нейронних мереж, спеціально розроблених для обробки послідовних даних. На відміну від традиційних прямопрохідних мереж, RNN мають з'єднання, які дозволяють інформації зберігатися між часовими кроками, що робить їх особливо корисними для задач, де минула інформація впливає на майбутні передбачення, таких як моделювання мови, розпізнавання мовлення та генерація послідовностей.

Принцип роботи RNN

RNN обробляє послідовності по одному кроку за раз, підтримуючи прихований стан, який зберігає інформацію про попередні входи. На кожному часовому кроці:

Мережа отримує поточний вхід та попередній прихований стан.
Обчислюється новий прихований стан за допомогою зваженого перетворення та нелінійної активаційної функції.
Прихований стан використовується як вхід для наступного кроку та може бути використаний для генерації виходу.

Математично RNN визначається як:

h_t=\sigma\left( W_hh_{t-1}+W_xx_t+b \right)

де:

$h_t$ — прихований стан у момент часу $t$ ;
$x_t$ — вхід у момент часу $t$ ;
$W_h$ та $W_x$ — матриці ваг;
$b$ — зсув (bias);
$\sigma$ — нелінійна активаційна функція (часто tanh або ReLU).

RNN захоплюють залежності в межах послідовних даних, але мають такі проблеми, як проблема зникнення градієнта, що обмежує їхню здатність навчатися довготривалим залежностям.

Варіанти RNN: LSTM та GRU

Стандартні рекурентні нейронні мережі (RNN) мають труднощі з довготривалими залежностями через проблему зникнення градієнта. Для вирішення цієї проблеми були запропоновані більш складні архітектури, такі як Long Short-Term Memory (LSTM) та Gated Recurrent Units (GRU).

Long Short-Term Memory (LSTM)

LSTM впроваджують комірки пам'яті та механізми гейтів для контролю потоку інформації:

Гейт забування: визначає, яку інформацію з минулого слід відкинути;
Гейт введення: вирішує, яку нову інформацію зберігати в пам'яті;
Гейт виводу: контролює, яка інформація передається на вихід.

Рівняння LSTM:

f_t=\sigma(W_f x_t + U_f h_{t-1} + b_f)

i_t = \sigma (W_i x_t + U_i h_{t-1} + b_j)

o_t = \sigma (W_o x_t + U_o h_{t-1} + b_o)

c_t = f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot \tanh (W_c x_t + U_c h_{t-1} + b_c)

де:

$f_t$ , $i_t$ та $o_t$ — це відповідно забуваючий, вхідний і вихідний шлюзи;
$c_t$ — це комірка пам'яті, яка зберігає довгострокову інформацію;
$\sigma$ позначає сигмоїдальну функцію, яка повертає значення від 0 до 1, забезпечуючи селективний потік інформації;
$\tanh$ — це гіперболічна тангенс-функція, яка обмежує значення в діапазоні від -1 до 1 для нормалізації оновлення.

LSTM ефективно зберігають довгострокові залежності, що робить їх надзвичайно корисними для послідовних завдань, таких як розпізнавання мовлення та генерація тексту.

Блоки з керованими шлюзами (GRU)

GRU спрощують LSTM, зменшуючи кількість шлюзів, але зберігаючи високу ефективність. Вони використовують:

Шлюз оновлення: контролює, яку частину попередньої інформації слід зберегти;
Шлюз скидання: визначає, яку частину попередньої інформації слід ігнорувати.

Рівняння GRU:

z_t = \sigma (W_z x_t + U_z h_{t-1} + b_z)

r_t = \sigma(W_r x_t + U_r h_{t-1} + b_r)

h_t = (1 - z_t) \odot h_{t-1} + z_t \odot \tanh(W_h x_t + U_c (r_t \odot h_{t-1}) + b_h)

де:

$z_t$ (оновлюючий шлюз) врівноважує старий прихований стан і нову інформацію;
$r_t$ (шлюз скидання) допомагає відкинути неактуальну минулу інформацію;
$h_t$ — оновлений прихований стан у момент часу $t$ ;
$W$ і $U$ — матриці ваг, а $b$ — зміщення;
$\odot$ позначає поелементне множення.

GRU мають менше параметрів, ніж LSTM, і є обчислювально ефективними, водночас ефективно працюючи з довгостроковими залежностями.

Генерація послідовностей за допомогою RNN

RNN широко використовуються для генерації послідовностей, де мережа прогнозує наступний елемент у послідовності на основі попереднього контексту. Типові приклади включають:

Генерація тексту: прогнозування наступного слова у реченні;
Музична композиція: створення мелодій у заданому стилі;
Опис зображень: створення описового тексту для зображень.

Приклад: Генерація тексту за допомогою RNN

Навчання RNN на великому текстовому наборі даних;
Введення початкового слова або фрази як вхідних даних;
RNN прогнозує наступне слово на основі попереднього контексту;
Прогнозоване слово подається назад у мережу для наступного прогнозу;
Повторення цього процесу для створення зв'язної послідовності;

Ця техніка використовується у таких застосуваннях, як чат-боти, AI-оповідання та системи автодоповнення.

Застосування RNN у генеративному ШІ

RNN використовуються у різних генеративних застосуваннях ШІ:

Машинний переклад: використовувалися в ранніх моделях Google Translate;
Розпізнавання мовлення: перетворює усне мовлення на текст (наприклад, Siri, Google Assistant);
Генерація контенту на основі ШІ: ранні версії генеративних моделей ШІ до появи трансформерів;
Генерація музики та поезії: моделі ШІ, такі як MuseNet від OpenAI, створюють композиції у різних стилях.

Висновок

RNN є ключовими для обробки послідовних даних, але мають труднощі з довготривалими залежностями через проблему зникнення градієнта. LSTM та GRU пом’якшують цю проблему, роблячи RNN потужними для генеративних застосувань у тексті, мовленні та музиці. Однак сучасні архітектури, такі як трансформери, значною мірою замінили RNN у передових генеративних моделях ШІ завдяки ефективнішому захопленню довготривалих залежностей.

1. Чим RNN відрізняється від прямого нейронного мережевого шару (feedforward neural network)?

2. Чому LSTM та GRU віддають перевагу над стандартними RNN для довгих послідовностей?

3. Яке з наступного НЕ є типовим застосуванням RNN?

Чим RNN відрізняється від прямого нейронного мережевого шару (feedforward neural network)?

Select the correct answer

RNN використовують згорткові шари

RNN мають з'єднання, які дозволяють інформації зберігатися між часовими кроками

RNN не потребують активаційних функцій

RNN використовуються лише для розпізнавання зображень

Чому LSTM та GRU віддають перевагу над стандартними RNN для довгих послідовностей?

Select the correct answer

Вони використовують згорткові шари

Вони можуть обробляти лише короткі послідовності

Вони вирішують проблему зникнення градієнта

Вони використовують більше активаційних функцій

Яке з наступного НЕ є типовим застосуванням RNN?

Select the correct answer

Розпізнавання мовлення

Машинний переклад

Класифікація зображень

Генерація тексту

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 5

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain the vanishing gradient problem in more detail?

What are the main differences between LSTMs and GRUs?

How do RNNs compare to Transformers for sequence generation tasks?

Awesome!

Completion rate improved to 4.76

Рекурентні Нейронні Мережі (RNN) та Генерація Послідовностей

Свайпніть щоб показати меню

Вступ до рекурентних нейронних мереж (RNN)

Принцип роботи RNN

Мережа отримує поточний вхід та попередній прихований стан.
Обчислюється новий прихований стан за допомогою зваженого перетворення та нелінійної активаційної функції.
Прихований стан використовується як вхід для наступного кроку та може бути використаний для генерації виходу.

Математично RNN визначається як:

h_t=\sigma\left( W_hh_{t-1}+W_xx_t+b \right)

де:

$h_t$ — прихований стан у момент часу $t$ ;
$x_t$ — вхід у момент часу $t$ ;
$W_h$ та $W_x$ — матриці ваг;
$b$ — зсув (bias);
$\sigma$ — нелінійна активаційна функція (часто tanh або ReLU).

Варіанти RNN: LSTM та GRU

Long Short-Term Memory (LSTM)

LSTM впроваджують комірки пам'яті та механізми гейтів для контролю потоку інформації:

Гейт забування: визначає, яку інформацію з минулого слід відкинути;
Гейт введення: вирішує, яку нову інформацію зберігати в пам'яті;
Гейт виводу: контролює, яка інформація передається на вихід.

Рівняння LSTM:

f_t=\sigma(W_f x_t + U_f h_{t-1} + b_f)

i_t = \sigma (W_i x_t + U_i h_{t-1} + b_j)

o_t = \sigma (W_o x_t + U_o h_{t-1} + b_o)

c_t = f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot \tanh (W_c x_t + U_c h_{t-1} + b_c)

де:

$f_t$ , $i_t$ та $o_t$ — це відповідно забуваючий, вхідний і вихідний шлюзи;
$c_t$ — це комірка пам'яті, яка зберігає довгострокову інформацію;
$\sigma$ позначає сигмоїдальну функцію, яка повертає значення від 0 до 1, забезпечуючи селективний потік інформації;
$\tanh$ — це гіперболічна тангенс-функція, яка обмежує значення в діапазоні від -1 до 1 для нормалізації оновлення.

Блоки з керованими шлюзами (GRU)

GRU спрощують LSTM, зменшуючи кількість шлюзів, але зберігаючи високу ефективність. Вони використовують:

Шлюз оновлення: контролює, яку частину попередньої інформації слід зберегти;
Шлюз скидання: визначає, яку частину попередньої інформації слід ігнорувати.

Рівняння GRU:

z_t = \sigma (W_z x_t + U_z h_{t-1} + b_z)

r_t = \sigma(W_r x_t + U_r h_{t-1} + b_r)

h_t = (1 - z_t) \odot h_{t-1} + z_t \odot \tanh(W_h x_t + U_c (r_t \odot h_{t-1}) + b_h)

де:

$z_t$ (оновлюючий шлюз) врівноважує старий прихований стан і нову інформацію;
$r_t$ (шлюз скидання) допомагає відкинути неактуальну минулу інформацію;
$h_t$ — оновлений прихований стан у момент часу $t$ ;
$W$ і $U$ — матриці ваг, а $b$ — зміщення;
$\odot$ позначає поелементне множення.

Генерація послідовностей за допомогою RNN

Генерація тексту: прогнозування наступного слова у реченні;
Музична композиція: створення мелодій у заданому стилі;
Опис зображень: створення описового тексту для зображень.

Приклад: Генерація тексту за допомогою RNN

Навчання RNN на великому текстовому наборі даних;
Введення початкового слова або фрази як вхідних даних;
RNN прогнозує наступне слово на основі попереднього контексту;
Прогнозоване слово подається назад у мережу для наступного прогнозу;
Повторення цього процесу для створення зв'язної послідовності;

Застосування RNN у генеративному ШІ

RNN використовуються у різних генеративних застосуваннях ШІ:

Машинний переклад: використовувалися в ранніх моделях Google Translate;
Розпізнавання мовлення: перетворює усне мовлення на текст (наприклад, Siri, Google Assistant);
Генерація контенту на основі ШІ: ранні версії генеративних моделей ШІ до появи трансформерів;
Генерація музики та поезії: моделі ШІ, такі як MuseNet від OpenAI, створюють композиції у різних стилях.

Висновок

1. Чим RNN відрізняється від прямого нейронного мережевого шару (feedforward neural network)?

2. Чому LSTM та GRU віддають перевагу над стандартними RNN для довгих послідовностей?

3. Яке з наступного НЕ є типовим застосуванням RNN?

Чим RNN відрізняється від прямого нейронного мережевого шару (feedforward neural network)?

Select the correct answer

RNN використовують згорткові шари

RNN мають з'єднання, які дозволяють інформації зберігатися між часовими кроками

RNN не потребують активаційних функцій

RNN використовуються лише для розпізнавання зображень

Чому LSTM та GRU віддають перевагу над стандартними RNN для довгих послідовностей?

Select the correct answer

Вони використовують згорткові шари

Вони можуть обробляти лише короткі послідовності

Вони вирішують проблему зникнення градієнта

Вони використовують більше активаційних функцій

Яке з наступного НЕ є типовим застосуванням RNN?

Select the correct answer

Розпізнавання мовлення

Машинний переклад

Класифікація зображень

Генерація тексту

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 5