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Chung, Junyoung, et al. Avaliação empírica de redes neurais recorrentes bloqueadas na modelagem de seqüências. (2014) Intuitivamente, as RNNs simples podem ser consideradas um caso especial de LSTMs.

Se você consertar o gate de entrada de todos os 1s, o gate de esquecimento de todos os 0s (você sempre esquece a memória anterior) e o gate de saída de todos (você expõe toda a memória) você quase recebe RNN padrão. Há apenas um adicional que afeta forex triggerbuddy saída um pouco. O mecanismo de ativação é o que permite que os LSTMs modelem explicitamente as dependências de longo prazo. Aprendendo os parâmetros para seus portões, a rede aprende como sua memória deve se comportar. Notavelmente, existem várias variações na arquitetura básica do LSTM. Um comum é criar conexões peephole que permitem que as portas o melhor curso de treinamento forex dependam apenas do estado o melhor curso de treinamento forex anterior, mas também do estado interno anterior, adicionando um termo adicional nas equações do gate.

Existem Conta de negociação forex on-line sbi outras variações. LSTM: Um Search Space Odyssey avalia empiricamente diferentes arquiteturas LSTM. A ideia por trás de uma camada GRU é bastante semelhante à de uma camada LSTM, assim como as equações. Um GRU possui dois portões, o melhor curso de treinamento forex gate de reset e um gate de atualização.

Intuitivamente, o gate de reset determina como combinar a nova entrada com a memória anterior, e o gate de atualização define quanto da memória anterior deve ser mantida. Se definirmos a redefinição para todos os 1s e plataformas forex de etiqueta branca a porta para todos os 0s, chegaremos novamente ao nosso modelo RNN simples. A idéia básica de usar um mecanismo de bloqueio para aprender dependências de longo prazo é a mesma que em um LSTM, mas existem algumas diferenças fundamentais: Um GRU tem duas portas, um LSTM tem três portas.

As GRUs não possuem e a memória interna () é diferente do estado oculto exposto. Eles não têm o gate de saída que está presente nos LSTMs. As portas de entrada e de esquecimento são acopladas por um gate de atualização e o gate de reset é aplicado diretamente ao estado oculto anterior. Assim, a responsabilidade do gate reset em um LSTM é realmente dividida em ambos e. Não aplicamos uma segunda não linearidade ao calcular a saída. GRU Gating. Chung, Junyoung, et al. Avaliação empírica de redes neurais recorrentes bloqueadas na modelagem de seqüências.

(2014) Agora que você viu dois modelos para combater o problema do gradiente de desaparecimento, você pode estar se perguntando: Qual deles usar. As GRUs são muito novas (2014) e suas compensações ainda não foram totalmente exploradas. De acordo com avaliações empíricas em Avaliação Empírica de Redes Neurais Recorrentes Conectadas em Modelagem de Seqüências e uma Exploração Empírica de Arquiteturas de Rede Recorrentes, não há um vencedor claro. Em muitas tarefas, ambas as arquiteturas produzem desempenho comparável e hiperparâmetros de ajuste, como o tamanho da camada, é provavelmente mais importante do que escolher a arquitetura ideal.

As GRUs têm menos parâmetros (U e W são menores) e, portanto, podem treinar um pouco mais rápido ou precisar de menos dados para generalizar. Por outro lado, se você tiver dados suficientes, o maior poder expressivo dos LSTMs pode levar a melhores resultados. Vamos voltar para a implementação do Modelo de Linguagem da parte 2 e vamos usar as unidades de GRU em nosso RNN. Não há nenhuma razão de princípio por que eu escolhi GRUs ao invés de LSTMs nesta parte (outra que eu também queria me familiarizar mais com GRUs). Suas implementações são quase idênticas, então você deve ser capaz de modificar o código para ir do GRU para o LSTM facilmente alterando as equações.

Nós baseamos o código em nossa implementação anterior do Theano. Lembre-se de que uma camada GRU (LSTM) é apenas outra maneira de calcular o estado oculto. Então, tudo o que precisamos fazer é alterar o cálculo do estado oculto na nossa função de propagação direta. Em nossa implementação, também adicionamos unidades de polarização.

É bem típico que isso não seja mostrado nas equações. É claro que também precisamos alterar a inicialização de nossos parâmetros e porque agora eles têm tamanhos diferentes. Eu não mostro o código de inicialização aqui, mas está no Gitub. Eu também adicionei uma camada de incorporação de palavras, mas mais sobre isso abaixo.

Isso foi bem simples. Mas e os gradientes. Poderíamos derivar os gradientes para e manualmente usando a regra da cadeia, assim como fizemos antes.

Mas, na prática, a maioria das pessoas usa bibliotecas como a Theano que suportam auto-diferenciação de expressões. Se você for de alguma forma forçado a calcular os gradientes, provavelmente desejará modularizar diferentes unidades e ter sua própria versão de autodiferenciação usando a regra da cadeia.

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