Вопрос или проблема
Я знаком с единицей LSTM (ячейка памяти, затвор забывания, выходной затвор и т.д.), однако мне трудно понять, как это связано с реализацией LSTM в Keras.
В Keras структура входных данных для X имеет вид: (nb_samples, timesteps, input_dim).
Предположим, что форма X составляет: (1000, timesteps = 10, 40).
1) Значит ли это, что ячейки LSTM будут рассматривать только «пакеты» из 10 предыдущих временных шагов?
2) Или выходные данные из ячеек LSTM передаются между этими наборами из 10 временных шагов, т.е. можете ли вы захватить долгосрочные зависимости на расстоянии 50 временных шагов?
Последнее число 40 не имеет никакого отношения к длине последовательности, это настройка гиперпараметра, которая в основном является длиной вектора ‘представления’ каждого токена в последовательности. В данном случае это 40. Если вы установите его на 40 и используете входные embeddings размером 300 (что часто бывает, если использовать Glove), то 300-мерное слово отображается в 40-мерное слово, которое проходит через перестановки LSTM.
Идея очень похожа на количество ‘карты ядра’ в CNN, если вы с ними знакомы. Это просто способ сказать вашей сети, сколько внутренних характеристик вы хотите, чтобы ваша модель генерировала, пока ваш LSTM выполняет свою задачу. Большее количество характеристик означает более мощную репрезентативную способность и лучший поток информации, но с возможной ценой переобучения.
Ответ или решение
Понимание LSTM и Долгосрочных Зависимостей в Keras
Когда речь идет о построении рекуррентных нейронных сетей, особенно с использованием LSTM (долгосрочной кратковременной памяти), понимание их структуры и работы является критически важным. В Keras, популярном фреймворке для глубокого обучения, реализация LSTM предоставляет множество возможностей для работы с временными рядами и последовательностями данных.
Структура Входных Данных
В Keras формат входных данных имеет вид (nb_samples, timesteps, input_dim), где:
- nb_samples — количество образцов в вашем наборе данных (например, 1000).
- timesteps — количество временных шагов (например, 10).
- input_dim — размерность входящих данных на каждый временной шаг (например, 40).
В вашем случае, данные имеют форму (1000, 10, 40). Это означает, что для каждой из 1000 выборок у вас есть 10 временных шагов, каждый из которых представлен вектором размерностью 40.
Понимание Долгосрочных Зависимостей
-
Ограничение на Временные Шаги:
- Вопрос #1: Действительно ли LSTM будет учитывать только 10 предыдущих временных шагов?
- Ответ: Да, типичный LSTM в Keras производит обработку последовательности личных временных шагов. В вашем примере LSTM работает с 10 временными шагами для вычисления его выхода. Это означает, что каждый временной шаг (из 10) будет использоваться для определения состояния ячеек (forgot gate, input gate и output gate) внутри LSTM на текущем уровне.
-
Долгосрочные Зависимости:
- Вопрос #2: Возможна ли передача информации между наборами временных шагов?
- Ответ: Да, LSTM предназначены для захвата долгосрочных зависимостей. Несмотря на то что для каждого конкретного вызова LSTM используются только 10 временных шагов, сеть может запоминать информацию из предыдущих "клиентов", переработанных через слои LSTM, которые могут быть расположены перед вашей текущей последовательностью. Это значит, что если у вас есть более глубокая нейронная сеть (то есть несколько слоев LSTM), состояние ячейки сохраняет информацию, которая может относиться к более ранним временным шагам, давая возможность захватывать зависимости не только в пределах последних 10 шагов, но и на более длинные дистанции, теоретически до 50 или более временных шагов, зависимых от архитектуры вашей модели, конкретного задания и обучающего процесса.
Выбор Параметров
Размерности (например, 40, 100, 300) могут влиять на мощность модели. Как вы правильно заметили, это аналогично количеству "карты свертки" в CNN. Хотя увеличение размерности входа может усилить представление модели, это также повышает риск переобучения, что может негативно сказаться на общем качестве модели.
Заключение
Кратко, вы можете использовать LSTM в Keras для обработки временных последовательностей, которые учитывают долгосрочные зависимости путем правильного использования структуры данных и архитектуры сети. Экспериментируя с количеством временных шагов и размерностью, вы сможете находить оптимальные параметры для вашей задачи. Чтобы достичь успешных результатов, важно помнить о регуляризации и мониторинге производительности модели на проверочных данных.