Что заменяет LSTM?

Лео Дирак рассказывает о том, как модели Transformer, такие как BERT и GPT2, штурмом взяли сообщество обработки естественного языка (NLP) и эффективно заменили модели LSTM для большинства практических приложений.

Что я могу использовать вместо LSTM?

На мой взгляд, наиболее популярной альтернативой LSTM являются Закрытые рекуррентные единицы (также известные как. ГРУ) Чо и др. (2014). В этих модулях используются явные шлюзы для обновления или отсутствия части сигнала (входа). Это позволяет сигналу проходить через изменяемые временные интервалы.

Почему трансформаторы лучше LSTM?

Модель Transformer основана на механизме самовнимания. Архитектура Transformer была оценена, чтобы превзойти LSTM в рамках этих задач нейронного машинного перевода. ... Таким образом трансформатор позволяет значительно увеличить распараллеливание и достичь нового уровня качества перевода.

Люди все еще используют LSTM?

LSTM по-прежнему применяются в последовательном моделировании с, например, создание музыки или прогнозирование запасов. Однако ожидается, что большая часть ажиотажа, связанного с LSTM для языкового моделирования, рассеется по мере того, как преобразователи станут более доступными, мощными и практичными.

Может ли трансформатор заменить LSTM?

Как и рекуррентные нейронные сети (RNN), преобразователи предназначены для обработки последовательных входных данных, таких как естественный язык, для таких задач, как перевод и резюмирование текста. ... Трансформаторы - модель выбора для проблем НЛП, заменяющая RNN такие модели, как долговременная кратковременная память (LSTM).

GRU быстрее LSTM?

С точки зрения скорости обучения модели ГРУ - это На 29,29% быстрее, чем LSTM для обработки тот же набор данных; а с точки зрения производительности производительность GRU превзойдет LSTM в сценарии длинного текста и небольшого набора данных и уступит LSTM в других сценариях.

Двунаправленный LSTM лучше, чем LSTM?

Использование двунаправленного ввода будет запускать ваши входы двумя способами: один из прошлого в будущее и один из будущего в прошлое, и что отличает этот подход от однонаправленного, так это то, что в LSTM, который работает в обратном направлении, вы сохраняете информацию из будущего и используете два скрытых состояния, объединенных вами. способны в любой момент ...

RNN мертвы?

RNN не мертвы, с ними просто действительно сложно работать. Важно понимать, что для любой программы вы можете эмулировать ее с помощью RNN некоторого, возможно, огромного размера. Чтобы представить это в перспективе, единственный более глубокий уровень вычислительной сложности, о котором мы знаем, - это квантовые вычисления.

Почему LSTM плохой?

Короче говоря, LSTM требует 4 линейных слоя (слой MLP) на ячейку для работы на каждом временном шаге последовательности. Линейные слои требуют для вычисления большого количества пропускной способности памяти, фактически они не могут часто использовать много вычислительных единиц. потому что системе не хватает пропускной способности памяти для питания вычислительных блоков..

Как остановить переоснащение LSTM?

Слои исключения может быть простым и эффективным способом предотвратить переоснащение ваших моделей. Слой исключения случайным образом разрывает некоторые связи между слоями. Это помогает предотвратить переоснащение, потому что, если соединение разрывается, сеть принудительно отключается. К счастью, с помощью keras действительно легко добавить слой выпадения.

LSTM глубокий?

Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) представляют собой тип рекуррентной нейронной сети, способной определять зависимость от порядка обучения в задачах прогнозирования последовательности. ... LSTM сложная область глубокого обучения.

Берт трансформер?

BERT, что означает Представления двунаправленного кодера от трансформаторов, основан на Transformers, модели глубокого обучения, в которой каждый выходной элемент связан с каждым входным элементом, а веса между ними динамически вычисляются на основе их связи.

В чем разница между LSTM и GRU?

Ключевое различие между GRU и LSTM заключается в том, что В сумке ГРУ есть два ворот, которые сбрасываются и обновляются. в то время как LSTM имеет три шлюза: ввод, вывод, забывание. ГРУ менее сложен, чем LSTM, потому что в нем меньше ворот. Если набор данных небольшой, то предпочтительнее GRU, в противном случае LSTM для большего набора данных.

Интересные материалы:

Почему моя SIM-карта не активируется в моем iPhone?
Почему на iPhone 12 не работает режим «Не беспокоить»?
Почему на iPhone не может быть 4-значного пароля?
Почему на iPhone не отображаются электронные письма?
Почему на iPhone цифры появляются как неизвестные?
Почему на моем iPhone 12 не работает вспышка?
Почему на моем iPhone 12 не работает задняя камера?
Почему на моем iPhone 6s Plus нет свободного места?
Почему на моем iPhone больше нет функции видео?
Почему на моем iPhone двойные контакты?