Le GRU, dette anche Gated Recurrent Unit, sono state introdotte nel 2014 per risolvere il comune problema del gradiente che svanisce. Molti considerano le GRU una variante avanzata delle LSTM, grazie ai loro progetti simili e agli ottimi risultati.
Unità Ricorrenti Gated – Come funzionano
Come già detto, le Gated Recurrent Unit sono una variante avanzata delle SRRN (reti neurali ricorrenti standard). Tuttavia, vi starete chiedendo perché le GRU sono così efficaci. Scopriamolo.
Le GRU utilizzano l’update gate e il reset get per risolvere il problema del gradiente che svanisce in una RNN standard. Si tratta essenzialmente di due vettori che decidono il tipo di informazione da passare all’uscita. Ciò che rende speciali questi vettori è che i programmatori possono addestrarli a memorizzare informazioni, soprattutto di molto tempo fa. Il diagramma sottostante mostra la matematica coinvolta nel processo:
Di seguito, uno sguardo più dettagliato alle GRU.
Come funzionano queste GRU
Molte persone si chiedono spesso come funzionino Siri o la ricerca vocale di Google. La risposta è molto semplice: una rete neurale ricorrente. La RNN ha algoritmi complicati che seguono gli stessi principi dei neuroni presenti nel cervello umano. L’algoritmo RNN memorizza tutti gli input ricevuti grazie a una memoria interna che lo rende ideale per qualsiasi problema di apprendimento automatico con dati cronologici.
Sebbene gli RNN tendano a essere incredibilmente robusti, spesso devono affrontare problemi legati alla memoria a breve termine. Nonostante si tratti di una lunga serie di dati, le RNN hanno problemi quando si tratta di trasferire i dati dalle fasi più vecchie a quelle più recenti. Ad esempio, se un paragrafo è stato elaborato per completare le previsioni, la RNN potrebbe rischiare di tralasciare informazioni significative dall’inizio.
È inoltre opportuno ricordare che la rete neurale ricorrente a propagazione all’indietro si trova ad affrontare problemi di fading gradient, in cui i gradienti sono valori utilizzati per aggiornare il peso del sistema neurale.
Spiegazione dei problemi di gradiente di dissolvenza
Per chi se lo stesse chiedendo, i problemi di fading gradient si verificano quando il gradiente tende a ridursi dopo la propagazione all’indietro nel tempo e non riesce a offrire valore nel processo di apprendimento. Pertanto, nelle reti neurali registrate, se i primi livelli guadagnano la minima quantità di gradiente, il loro processo di apprendimento si interrompe. Poiché questi livelli non riescono ad apprendere, la RNN non ricorda nulla dell’esperienza acquisita in serie di dati più lunghe e deve affrontare problemi di memoria a breve termine.
Gli LSTM e le GRU sono le soluzioni ideali per risolvere questo problema.
Come le GRU risolvono il problema
Come accennato in precedenza, le GRU o gated current unit sono una variante del design delle RNN. Utilizzano un processo gated per gestire e controllare il flusso di automazione tra le celle della rete neurale. Le GRU possono facilitare la cattura delle dipendenze senza ignorare le informazioni passate provenienti da enormi quantità di dati sequenziali.
Il GRU fa tutto questo utilizzando le sue unità gated, che aiutano a risolvere i problemi di gradiente che svanisce/esplode, spesso presenti nelle reti neurali registrate tradizionali. Queste porte sono utili per controllare le informazioni che devono essere mantenute o scartate per ogni passo. Vale la pena ricordare che le unità ricorrenti gated fanno uso di porte di reset e di aggiornamento. Eccone una panoramica.
La funzione del gate di aggiornamento
La funzione principale del gate di aggiornamento è quella di determinare la quantità ideale di informazioni precedenti importanti per il futuro. Uno dei motivi principali per cui questa funzione è così importante è che il modello può copiare ogni singolo dettaglio passato per eliminare il problema del gradiente di dissolvenza.
La funzione del Reset Gate
Uno dei motivi principali per cui il reset gate è fondamentale è che determina la quantità di informazioni da ignorare. Sarebbe corretto paragonare il reset gate al forget gate di LSTM, perché tende a classificare i dati non correlati, facendo poi in modo che il modello li ignori e proceda senza di essi.
Cosa differenzia GRU da LSTM
LSTM, che molti chiamano anche memoria a breve termine, è un’architettura artificiale di RNN, spesso utilizzata nell’apprendimento profondo. Le reti con memoria a breve termine tendono a essere molto adatte per fare previsioni, classificare ed elaborare sulla base di stringhe di dati temporali. Questo perché c’è sempre la possibilità di avere lacune in periodi non identificati all’interno di eventi vitali presenti nelle stringhe temporali.
Nel 2014 sono state introdotte le Gated Recurrent Unit per risolvere i problemi di gradiente che le RNN dovevano affrontare. GRU e LSTM condividono diverse proprietà. Ad esempio, entrambi questi algoritmi utilizzano un metodo di gating per gestire le procedure di memorizzazione. Detto questo, i GRU non sono complessi come gli LSTM e il loro calcolo non richiede troppo tempo.
Sebbene vi siano diverse differenze tra LSTM e GRU, la principale è che la memoria a lungo termine ha tre porte di ingresso, ovvero: dimentica, uscita e ingresso. In GRU, invece, sono presenti solo due porte: update e reset. Inoltre, le GRU non sono eccessivamente complesse e il motivo principale è il minor numero di porte rispetto alle LSTM.
Perché i GRU sono superiori
Le GRU sono considerate di gran lunga superiori rispetto agli LSTM perché la loro modifica è relativamente semplice, in quanto non richiedono unità di memoria. Le GRU sono spesso utilizzate in presenza di piccole serie di dati. Tuttavia, quando le serie di dati sono numerose, si preferisce ricorrere agli LSTM.
Inutile dire che le GRU e le LSTM sono richieste in una varietà di domini complicati che includono la comprensione automatica, la previsione dei prezzi delle azioni, l’analisi del sentimento, la sintesi vocale, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e altro ancora.
Le Gated Recurrent Unit sono una parte essenziale del panorama della scienza dei dati e conoscerle è fondamentale per assicurarsi di poterle utilizzare in modo appropriato. Grazie alla loro capacità di risolvere il problema del gradiente che svanisce, le GRU si sono rivelate una manna dal cielo nel mondo della scienza dei dati e i programmatori le stanno addestrando e utilizzando correttamente per scenari complicati.
