Вопрос или проблема
RNN или LSTM известны тем, что удерживают данные предыдущего временного момента в виде “памяти”, чтобы краткосрочные или долгосрочные зависимости могли быть запомнены.
Но в следующей простой модели keras, где же задержка или память? Она просто обрабатывает каждый вход по отдельности и выдает результат в тот же временной момент!
model = Sequential()
model.add(LSTM(10))
model.add(Dense(2))
LSTM применяется к каждому временно́му шагу во входных данных. Информация от удаленных временных шагов передается от одного временного шага к другому в скрытом состоянии LSTM. Вот как оно может использовать информацию из прошлых временных шагов в текущем.
Из-за того, как вы инициализировали LSTM, он просто возвращает выход последнего временного шага. Однако, если вы инициализируете LSTM с параметром return_sequences=True, он вернет всю последовательность промежуточных выходов вместо только финального.
Ответ или решение
При работе с рекуррентными нейронными сетями (RNN) и их усовершенствованной версией — длинными краткосрочными памятью (LSTM) — важно понимать, как они работают с временными данными и как они обрабатывают зависимости во временных рядах. Так как вопрос касается задержки ввода и хранения "памяти", давайте рассмотрим, как LSTM справляется с этими задачами на примере вашей модели.
1. Определение и архитектура LSTM
LSTM, в отличие от традиционных RNN, призваны решить проблему затухающего градиента, что особенно важно для длинных последовательностей. Они имеют специальную структуру, включающую три ключевых компонента: входные ворота, ворота забывания и выходные ворота. Эти ворота регулируют, какую информацию сохранять, обновлять или забывать на каждом временном шаге.
2. Память и временные зависимости
Когда вы создаете модель LSTM в Keras, как в вашем примере, она хранит скрытое состояние, которое можно воспринимать как "память" о предыдущих временных шагах. На каждом временном шаге LSTM обновляет свое скрытое состояние, которое включает информацию о всех предыдущих входах. Таким образом, в его "памяти" сохраняется информация как от ближайших, так и от более удаленных временных шагов.
3. Возврат последовательностей
Как вы отметили, стандартная конфигурация для LSTM в вашей модели возвращает только выходные данные последнего временного шага. Это означает, что она не демонстрирует явную задержку данных, такой как задержка в выводе, поскольку она предоставляет результат немедленно для последнего входа. Однако если вы добавите параметр return_sequences=True, то ваша модель будет возвращать выходные данные для каждого временного шага, что позволит более четко увидеть, как информация передается по временным шагам.
4. Задержка ввода в контексте LSTM
"Задержка" в контексте LSTM означает, что информация из предыдущих временных шагов не теряется и используется при вычислении текущего вывода. Точнее, каждый временной шаг учитывает информацию, полученную из всех предыдущих временных шагов, благодаря скрытому состоянию и механизмам управления. Таким образом, LSTM позволяет "испытывать" задержку, в которой история вводов влияет на текущее состояние сети и, следовательно, на выходные результаты.
5. Применение в реальных задачах
Для задач, где важен временной контекст — например, прогнозирование временных рядов, обработка текста или анализ последовательностей — использование return_sequences=True и включение нескольких временных шагов позволяет LSTM эффективно использовать всю доступную историю ввода, улучшая способности модели предсказывать.
Заключение
Резюмируя, задержка ввода в RNN и LSTM происходит не в буквальном понимании, а через использование скрытого состояния для хранения информации о предыдущих временных шагах, что дает возможность запоминать и использовать как краткосрочные, так и долгосрочные зависимости. Использование параметра return_sequences=True позволяет более явно взаимодействовать с этой памятью и отслеживать, как информация передается через время.
Если у вас есть дополнительно вопросы о работе LSTM или других архитектурах нейросетей, не стесняйтесь спрашивать!