Почему BiLSTM лучше, чем LSTM ?

Знать базовую функциональность

Этот вопрос приходит на ум каждому, кто работает над проектом машинного обучения, включающим обработку естественного языка или контролируемые модели обучения, которые включают последовательный поток данных. LSTM — один из самых популярных алгоритмов глубокого обучения, который уже много лет используется в этом секторе, и стандартная форма более или менее приемлема в высокопроизводительных моделях машинного обучения. Итак, почему теперь мы должны называть двунаправленный LSTM лучшим вариантом по сравнению со стандартной архитектурой LSTM? Давайте обсудим !!

Как мы все знаем, LSTM расшифровывается как Long Short Term Memory Networks. LSTM преимущественно использовались при анализе данных последовательного типа. С точки зрения обработки естественного языка LSTM имеет большое преимущество, поскольку он может последовательно идентифицировать контрастную функцию каждого токена. В памяти LSTM, в основном, скрытые слои хранят информацию, полученную из прошлых входных данных. Таким образом, оценка временных рядов становится более доступной, поскольку рабочая модель будет анализировать текущие входные данные и предоставлять результат после успешного сравнения со значениями из предыдущих временных меток.

Теперь в этом отношении использование BiLSTM дает лучшие перспективы. Как следует из названия, BiLSTM или двунаправленный LSTM имеет возможность анализировать входные данные с обоих направлений, а именно, прошлые и будущие метки времени. Это гораздо более мощный инструмент, чем стандартный или однонаправленный LSTM, поскольку он может использовать информацию, поступающую из прошлого, а также временные метки будущего, по существу предоставляя достоверные данные обратной оценки, которые также помогают в перекрестной проверке результатов. Прогноз модели машинного обучения может быть увеличен в большей степени за счет применения BiLSTM, поскольку она будет обучаться с использованием значений как временных меток, так и скорости обучения модели, которая достигнет большей степени обоснованности.

На приведенном выше рисунке мы можем ясно видеть, что присутствуют два уровня LSTM, которые работают с последовательным потоком входных данных, и эти слои распространяют поток информации в противоположных направлениях. Итак, давайте поговорим об основных функциях BiLSTM. Это подводит нас к вопросу о том, что на самом деле является будущим значением метки времени. Действительно ли будущее доступно? Потому что мы никогда не можем знать наверняка, какие входные данные мы можем получить в будущем. Таким образом, отметка времени будущего, по сути, означает дополнительный слой LSTM, который работает в обратном направлении. По отношению к прошлым значениям временной метки эти перевернутые значения, которые текут в противоположном направлении, называются будущими значениями временной метки. Таким образом, в основном входная последовательность течет назад в дополнительном слое LSTM, который мы также можем видеть на диаграмме. В результате, когда эта архитектура применяется к модели, поиск с возвратом становится проще. Следовательно, если вы хотите интегрировать другой алгоритм для поиска альтернативного пути к вашему эффективному решению, BiLSTM дает вам больше преимуществ в отношении результатов. В настоящее время BiLSTM неуклонно становится все более популярным с точки зрения решения реальных проблем, поскольку он предоставляет надежные методы для аутентификации и интеграции в более короткие сроки, а общая сложность модели машинного обучения может быть уменьшена. Всякий раз, когда текущие входные данные извлекаются моделью, прошлые входные данные также учитываются для классификации и анализа рассматриваемой проблемы. В случае стандартного или однонаправленного LSTM анализируется только текущий ввод, и прогнозы модели будут основываться только на изучении этих тестовых случаев. Принимая во внимание, что в случае двунаправленного LSTM прогноз улучшается с течением времени, поскольку модель уже обучена с уже существующими значениями, а новые входные данные обеспечивают лучший этап для проверки результатов в соответствии с используемыми стандартами. в модели. В результате пользователи смогут получить лучший и более значимый результат, если будет использоваться BiLSTM.

Позвольте мне привести вам пример с точки зрения НЛП. При обработке естественного языка для прогнозирования завершения может рассматриваться целое предложение или его часть. Итак, давайте рассмотрим следующее предложение:

Python is the……..

Здесь вывод может быть о змее Python, а также о популярном языке программирования, который используется во всем мире. Поэтому, если мы работаем с однонаправленным LSTM, он не знает значения «Python», поскольку контекст будущей метки времени не известен LSTM.

Таким образом, для вероятного результата мы можем получить оба следующих результата:

Python is the genus of constricting snakes in the Pythonidae family.

OR

Python is the interpreted, object-oriented, high-level programming language with dynamic semantics that is used widely around the world.

Итак, когда мы работаем с BiLSTM, он делит все предложение на последовательность компонентов, где каждое слово является отдельным компонентом. Следовательно, он по существу будет обеспечивать разные выходные данные для каждого компонента, присутствующего во всей последовательности, и в конечном итоге предоставит пользователю требуемый результат. Это очень полезно в современных проблемах, связанных с НЛП, и очень полезно для разработки надежных моделей с функциональностью, сосредоточенной только на важных областях, а не на вероятностях каждого отдельного компонента, участвующего в исследовании. Единственным недостатком BiLSTM можно назвать то, что для обучения требуется больше времени, в результате чего может возрасти временная сложность модели. С этим также можно справиться путем интеграции некоторых методов обучения с самоконтролем. Вам решать экспериментировать!!