Вопрос или проблема
Настройка:
У нас есть последовательность событий, которые не равномерно распределены (не временной ряд). Длина последовательности постоянна.
Цель:
Предсказать класс события, который наиболее вероятно следует за этой последовательностью.
Фон:
Я знаю, что RNN, вероятно, хорошо подходит для этой задачи, но в то же время мне интересно, не ухудшает ли точность совместное использование параметров в наших матрицах U, W, V (хотя процесс обучения дешевле). Допустим, мы готовы потратить больше времени (и данных) на обучение и не хотим жертвовать точностью.
Вопрос:
Верно ли, что регулярная MLP может достичь лучшей или, по крайней мере, такой же производительности, если мы просто объединим/сгладим все признаки последовательных событий и передадим их вместе в качестве входных данных? Я считаю, что модель должна по-прежнему уметь распознавать взаимодействия между признаками (которые представляют различные события в последовательности), но не уверен, насколько хорошо она с этим справится, и если нет, то почему?
Концептуально, звук падающей металлической цепи на пол отличается от звука падающих отдельных звеньев этой цепи.
Однонаправленная нейронная сеть
В однонаправленной нейронной сети все последовательные признаки будут потребляться независимо:
$f(x)=WX+b=w_1x_1+..+w_nx_n+b$
Это все хорошо, пока вы готовы пожертвовать поэтапной зависимостью между x1, x2 и т.д.
Рекуррентная нейронная сеть
Чтобы использовать временной или последовательный сигнал в вашем наборе данных, вам нужен метод, который “связывает” каждый признак с его прошлым/будущим состоянием, верно?
Мы “соединяем” эти последовательные события с предполагаемым “скрытым состоянием”:
$a_n = f(W_n, a_{n-1}, x_n)$
Развернув указанное уравнение, вы можете увидеть, как накопляются прошлые данные в подпространстве скрытого состояния:
$a_n = f(W_n, a_{n-1}, x_n) = f(W_n, f(W_{n-1}, a_{n-2}, x_{n-1}), x_n)$, поскольку $ a_{n-1}=f(W_n, a_{n-2}, x_n)$.
Вы можете заметить некоторые проблемы с вышеизложенным, особенно когда дело касается длинных последовательностей, обычно решаемых с помощью LSTM и архитектур с пулами внимания, но это уже другой разговор!
Надеюсь, это поможет.
.
Ответ или решение
В качестве эксперта в области информационных технологий, я постараюсь детализировать ответ на вопрос, можно ли заменить RNN на нерекуррентный классификатор для задачи классификации последовательностей.
### Установки задачи
Мы имеем последовательность событий, которые не распределены равномерно (не временной ряд). Длина последовательности постоянна. Цель – предсказать класс события, которое наиболее вероятно следует за данной последовательностью.
### Подход RNN
Рекуррентные нейронные сети (RNN) предназначены для работы с последовательными данными, предоставляя возможность каждому элементу последовательности влиять и быть подверженным влиянию предыдущих состояний. Таким образом, происходит “цепное” соединение состояний, что позволяет модели улавливать взаимосвязи между последовательными элементами.
### Возможность замены RNN на MLP
Многие задаются вопросом, может ли многослойный перцептрон (MLP) справиться с аналогичной задачей, если все признаки последовательности объединяются и передаются в качестве большого входного вектора. Да, MLP может быть обучен на таких данных, чтобы уловить некоторые зависимости и взаимодействия между признаками, представляющими разные события в последовательности.
Однако стоит учитывать, что MLP обрабатывает все входы независимо и не обладает встроенной возможностью учитывать порядковую природу данных. Это значит, что все шаги последовательности воспринимаются как независимые, что может снизить точность в задачах, где порядок событий играет ключевую роль. RNN, использующий параметры, заимствованные через матрицы U, W, V, накопляет информацию о предыдущих состояниях, что позволяет лучше моделировать сложные зависимости в последовательностях.
### Заключение
Если вы готовы потратить больше времени и ресурсов на обучение, возможно, вам стоит рассмотреть не только MLP, но и более сложные архитектуры как LSTM или модели с механизмами внимания, которые справляются с длинными последовательностями лучше, чем базовые RNN. Они позволяют учитывать долгосрочные зависимости и более эффективно обрабатывать данные, тем самым повышая точность.
Сравнение между MLP и RNN можно описать как разницу между звуком падающей железной цепи на пол и звуком отдельно падающих звеньев этой цепи. Цепь сохраняет последовательность и взаимосвязанность своих звеньев, что может быть критично для понимания порядка событий в данных.
В результате, хотя MLP может дать определенные результаты, RNN и более сложные рекуррентные структуры обеспечивают более глубокое понимание и использование взаимосвязей внутри последовательностей.