Вопрос или проблема
Я нов в области рекуррентных нейронных сетей, но я хочу обучить свои данные с помощью LSTM, и у меня возникают проблемы с пониманием архитектуры Many-to-One LSTM.
Предположим, размер моих данных составляет time_step x num_features, скажем, 2 x 2, и я должен использовать архитектуру many-to-one LSTM, потому что хочу заниматься классификацией. Таким образом, на последнем time_step мне нужно добавить плотный слой (a), который содержит функцию активации sigmoid для предсказания класса последовательности, который равен 0 или 1.
Мои вопросы:
- Когда я вычисляю a, нужно ли мне включать все скрытые состояния (h1 и h2) или только последнее скрытое состояние h2?
- Если я включаю только h2, как мне вычислить производные функции потерь (кросс-энтропия) относительно h1?
Производная для h1 настоятельно рекомендуется. Спасибо 🙂
Во время обучения набор учебных примеров будет предоставлен в пакете. В конце каждого пакета веса всех слоев обновляются (плотный слой и LSTM).
https://adventuresinmachinelearning.com/keras-lstm-tutorial/
Ответ или решение
Расчет Выхода в Архитектуре LSTM Many-to-One
Модели LSTM (Long Short-Term Memory) широко используются в задачах обработки временных рядов и классической классификации последовательностей. Когда мы говорим о Many-to-One архитектуре LSTM, это подразумевает, что модель принимает последовательность входных данных (например, временные шаги) и выдает один результат на выходе (например, класс).
Ответы на Вопросы
1. Что касается включения скрытого состояния h2 или h1 в вычисление слоя Dense?
В архитектуре Many-to-One вам необходимо использовать только последнее скрытое состояние, то есть h2, для вычисления активации в Dense слое. Это скрытое состояние содержит информацию, связанную с последними временными шагами, и будет наиболее актуальным для предсказания класса на основе всей входной последовательности.
Таким образом, параметры слоя Dense (например, a) будут вычисляться как:
[
a = \text{sigmoid}(W \cdot h2 + b)
]
где W — веса слоя Dense, а b — смещение.
2. Как вычислять производные функции потерь (кросс-энтропии) по отношению к h1, если используется только h2?
Производные функции потерь нужно вычислять, применяя правило обратного распространения ошибки (backpropagation). В контексте LSTM, который использует два скрытых состояния (h1 и h2), важно помнить, что производные должны быть переданы через все временные шаги.
Сначала мы вычисляем градиент функции потерь по выходу a, который обозначается как:
[
\delta_a = \frac{\partial L}{\partial a}
]
где L — функция потерь (например, кросс-энтропия для бинарной классификации).
Так как мы используем h2 для предсказания, градиенты, относящиеся к h1, должны быть переданы вниз по цепочке:
[
\delta_h2 = \delta_a \cdot W^T
]
где W — веса между h2 и Dense слоем. Для h1 это делается через память и состояния LSTM, то есть:
[
\delta{h1} = \delta{h2} \cdot f'(h1) \cdot \text{previous state}
]
где f' — производная функции активации, применяемой в LSTM. Это может быть tanh или ReLU, в зависимости от реализации.
Таким образом, передача градиентов обратно через LSTM ячейки требует отслеживания всех скрытых состояний и использования цепного правила. Для h1 градиенты будут зависеть от h2, а также от состояния и веса в сети.
Заключение
Модель LSTM в архитектуре Many-to-One требует внимательного обращения с временными шагами и скрытыми состояниями. Используя последнее скрытое состояние для предсказания класса, вы сможете сохранить всю необходимую информацию для классификации. Для реагирования на изменения в состояний h1 и h2, используйте механизм обратного распространения ошибки, что позволит вам обновлять веса сети на основе результатов функции потерь.
Эта структура и подход к вычислению помогут вам эффективно обучать вашу LSTM модель для задач классификации, устраняя возможные трудности при обучении. Если у вас остались вопросы, не стесняйтесь их задавать!