مشکل گرادیان ناپدید شدن چیست؟
مشکل گرادیان ناپدید شدن چالشی است که در آموزش شبکههای عصبی عمیق، بهویژه در زمینه الگوریتمهای بهینهسازی مبتنی بر گرادیان به وجود میآید. این به موضوع کاهش نمایی گرادیان ها اشاره دارد که در طی فرآیند یادگیری به سمت عقب در لایه های یک شبکه عمیق منتشر می شوند. این پدیده می تواند به طور قابل توجهی مانع همگرایی شود
چگونه یک سلول LSTM در یک RNN کار می کند؟
سلول LSTM (حافظه کوتاه مدت بلندمدت) نوعی معماری شبکه عصبی بازگشتی (RNN) است که به طور گسترده در زمینه یادگیری عمیق برای کارهایی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و تجزیه و تحلیل سری های زمانی استفاده می شود. این به طور خاص برای رسیدگی به مشکل گرادیان ناپدید شدن که در RNN های سنتی رخ می دهد، طراحی شده است
سلول LSTM چیست و چرا در پیاده سازی RNN استفاده می شود؟
سلول LSTM که مخفف عبارت Long Short-Term Memory cell است، جزء اساسی شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) است که در زمینه هوش مصنوعی استفاده می شود. این به طور خاص برای رسیدگی به مشکل گرادیان ناپدید شدنی که در RNN های سنتی ایجاد می شود، طراحی شده است، که مانع از توانایی آنها در گرفتن وابستگی های طولانی مدت در داده های متوالی می شود. در این توضیح ما
هدف از حالت سلولی در LSTM چیست؟
حافظه بلند مدت کوتاه مدت (LSTM) نوعی شبکه عصبی بازگشتی (RNN) است که به دلیل توانایی آن در مدلسازی و پردازش دادههای متوالی به طور موثر، محبوبیت قابل توجهی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) به دست آورده است. یکی از اجزای کلیدی LSTM حالت سلولی است که نقش مهمی در گرفتن دارد.
چگونه معماری LSTM به چالش گرفتن وابستگی های مسافت طولانی در زبان پاسخ می دهد؟
معماری حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) نوعی شبکه عصبی بازگشتی (RNN) است که به طور خاص برای مقابله با چالش گرفتن وابستگی های فاصله طولانی در زبان طراحی شده است. در پردازش زبان طبیعی (NLP)، وابستگی های طولانی به روابط بین کلمات یا عباراتی اشاره دارد که در یک جمله از هم فاصله زیادی دارند اما هنوز از نظر معنایی هستند.
چرا از یک شبکه حافظه کوتاه مدت (LSTM) برای غلبه بر محدودیت پیش بینی های مبتنی بر مجاورت در وظایف پیش بینی زبان استفاده می شود؟
یک شبکه حافظه کوتاه مدت (LSTM) برای غلبه بر محدودیت های پیش بینی های مبتنی بر مجاورت در وظایف پیش بینی زبان به دلیل توانایی آن در گرفتن وابستگی های دوربرد در دنباله ها استفاده می شود. در کارهای پیشبینی زبان، مانند پیشبینی کلمه بعدی یا تولید متن، در نظر گرفتن بافت کلمات یا کاراکترها در یک متن بسیار مهم است.
RNN ها چه محدودیتی در پیش بینی متن در جملات طولانی دارند؟
شبکههای عصبی مکرر (RNN) ثابت کردهاند که در بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی، از جمله پیشبینی متن، مؤثر هستند. با این حال، آنها در مورد پیشبینی متن در جملات طولانیتر محدودیتهایی دارند. این محدودیتها از ماهیت RNNها و چالشهایی که در گرفتن وابستگیهای بلندمدت با آنها مواجه هستند، ناشی میشوند. یکی از محدودیت های RNN ها این است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, پردازش زبان طبیعی با TensorFlow, ML با شبکه های عصبی راجعه, بررسی امتحان