Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какие проблемы есть у рекуррентных нейронных сетей (RNN)?

RNN — это нейронные сети для работы с последовательностями (текстами, временными рядами). Они имеют механизм для запоминания предыдущих входных данных. Тем не менее они подвержены некоторым проблемам:

▪️Взрывающийся градиент.
Это ситуация, при которой градиент экспоненциально растёт вплоть до полной потери стабильности RNN. Если градиент становится бесконечно большим, нейросеть проявляет проблемы с производительностью.
▪️Исчезающий градиент.
Это ситуация, обратная предыдущей. В этом состоянии градиент приближается к нулю, что приводит к потере RNN способности эффективно обучаться по предложенным данным. Для рекуррентных нейронных сетей характерен высокий риск исчезающего или взрывающегося градиента при обработке длинных последовательностей данных.
▪️Медленное обучение.
В целом, для RNN требуются огромные вычислительные мощности, большой объём памяти и много времени, если речь идёт о значительном количестве текстов.

#junior
#middle

www.tg-me.com/tw/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/176

1.6K viewsJan 4, 2024 at 11:00

Какие проблемы есть у рекуррентных нейронных сетей (RNN)?

RNN — это нейронные сети для работы с последовательностями (текстами, временными рядами). Они имеют механизм для запоминания предыдущих входных данных. Тем не менее они подвержены некоторым проблемам:

▪️Взрывающийся градиент.
Это ситуация, при которой градиент экспоненциально растёт вплоть до полной потери стабильности RNN. Если градиент становится бесконечно большим, нейросеть проявляет проблемы с производительностью.
▪️Исчезающий градиент.
Это ситуация, обратная предыдущей. В этом состоянии градиент приближается к нулю, что приводит к потере RNN способности эффективно обучаться по предложенным данным. Для рекуррентных нейронных сетей характерен высокий риск исчезающего или взрывающегося градиента при обработке длинных последовательностей данных.
▪️Медленное обучение.
В целом, для RNN требуются огромные вычислительные мощности, большой объём памяти и много времени, если речь идёт о значительном количестве текстов.

#junior
#middle

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований