A GRU, também conhecida como Gated Recurrent Unit, foi introduzida em 2014 para resolver os problemas comuns que os programadores de gradiente de fuga estavam enfrentando. Muitos também consideram a GRU uma variante avançada da LSTM devido a seus projetos similares e excelentes resultados.
Unidades recorrentes fechadas – Como elas funcionam
Como mencionado anteriormente, as unidades recorrentes Gated são uma variação avançada das SRRNs (rede neural recorrente padrão). Entretanto, você pode estar se perguntando por que as GRUs são tão eficazes. Vamos descobrir.
As GRUs usam o update gate e o reset get para resolver um problema de gradiente de fuga do RNN padrão. Estes são essencialmente 2 vetores que decidem o tipo de informação a ser passada para a saída. O que torna estes vetores especiais é que os programadores podem treiná-los para armazenar informações, especialmente de muito tempo atrás. O diagrama abaixo demonstra a matemática envolvida no processo:
Abaixo, um olhar mais detalhado sobre o GRU
Como estas GRUs operam
Muitas pessoas muitas vezes se perguntam como funciona a busca por voz Siri ou Google. Bem, a resposta é bastante simples, a rede neural recorrente. O RNN tem algoritmos complicados que seguem os mesmos princípios que os neurônios presentes no cérebro humano seguem. O algoritmo do RNN memoriza toda a entrada que tem devido a uma memória interna que o torna ideal para qualquer problema de aprendizagem da máquina com dados cronológicos.
Embora os RNNs tendam a ser incrivelmente robustos, eles freqüentemente enfrentam problemas relacionados à memória a curto prazo. Apesar de ser uma longa série de dados, o RNN enfrenta problemas quando se trata de transferir dados de etapas mais antigas para etapas mais recentes. Por exemplo, se um parágrafo tiver sido processado para completar previsões, o RNN pode estar em risco de deixar de fora informações significativas desde o início.
Também vale a pena ter em mente que a propagação de retorno da rede neural recorrente enfrenta problemas de gradiente desbotado em que os gradientes são valores usados para atualizar o peso do sistema neural.
Problemas de gradiente de desvanecimento explicados
Para aqueles que se perguntam, os problemas de desbaste acontecem quando o gradiente tende a diminuir após a propagação de volta ao longo do tempo e não oferece valor no processo de aprendizagem. Portanto, em redes neurais registradas, se os níveis anteriores ganharem a menor quantidade de gradiente, seu processo de aprendizado é interrompido. Como estas camadas não aprendem, o RNN não se lembra de nada em séries de dados mais longas e enfrenta problemas de memória a curto prazo.
LSTM e GRUs são soluções ideais para lidar com este problema.
Como o GRU resolve o problema
Como mencionado anteriormente, as GRUs ou unidades de corrente fechadas são uma variação do projeto dos RNNs. Elas fazem uso de um processo fechado para gerenciar e controlar o fluxo de automação entre as células da rede neural. As GRUs podem ajudar a facilitar a captura de dependências sem ignorar informações passadas de grandes quantidades de dados seqüenciais.
A GRU faz tudo isso utilizando suas unidades fechadas que ajudam a resolver problemas de gradiente de desaparecimento/exploração, freqüentemente encontrados em redes neurais tradicionais registradas. Estes portões são úteis para controlar qualquer informação a ser mantida ou descartada para cada etapa. Também vale a pena ter em mente que as unidades recorrentes dos portões fazem uso dos portões de reinicialização e atualização. Aqui está uma olhada neles.
A função dos portões de atualização
A principal função da porta de atualização é determinar a quantidade ideal de informações anteriores que são importantes para o futuro. Uma das principais razões pelas quais esta função é tão importante é que o modelo pode copiar cada detalhe do passado para eliminar o problema do gradiente de desbotamento.
A função do portão de reinicialização
Uma das principais razões pelas quais o resetgate é vital, pois determina quanta informação deve ser ignorada. Seria justo comparar a porta de reinicialização com a porta de esquecimento da LSTM porque ela tende a classificar dados não relacionados, seguida por fazer com que o modelo ignore e proceda sem ela.
O que torna o GRU diferente do LSTM
O LSTM, ao qual muitas pessoas também se referem como memória de curto prazo, é uma arquitetura artificial do RNN, muitas vezes usada no aprendizado profundo. As redes de memória de longo prazo de curto prazo tendem a ser bastante adequadas para fazer previsões, classificar e processar com base em dados de cadeia de tempo. Isto porque há sempre uma chance de haver lacunas em períodos não identificados dentro de eventos vitais presentes em cadeias de tempo.
Em 2014, foram introduzidas unidades recorrentes Gated para resolver problemas de gradiente que os RNNs enfrentavam. O GRU e o LSTM compartilham múltiplas propriedades. Por exemplo, ambos os algoritmos utilizam um método de portões para gerenciar procedimentos de memorização. Dito isto, as GRU não são tão complexas quanto as LSTMs e sua computação não leva muito tempo.
Embora existam várias diferenças entre LSTM e GRU, a principal é que a memória de longo prazo de curto prazo tem três portas de entrada, a saber: esqueça, saída e entrada. Por outro lado, há apenas 2 portas presentes na GRU, e elas são: atualizar e reiniciar. Além disso, as GRU não são muito complicadas e a principal razão por trás disso é o menor número de portões em comparação com a LSTM.
Por que as GRU são superiores
As GRUs são consideradas muito superiores em comparação às LSTMs porque modificá-las é relativamente simples, uma vez que não requerem unidades de memória. As GRUs são muitas vezes confiáveis quando há uma pequena série de dados. Entretanto, quando há uma grande série de dados, as LSTMs são a escolha preferida.
É desnecessário dizer que GRU e LSTM são necessários em uma variedade de domínios complicados que incluem compreensão da máquina, previsão de preço de ações, análise de sentimentos, síntese de fala, reconhecimento de fala, tradução automática e muito mais.
As Unidades Recorrentes Gated são uma parte vital do cenário da ciência de dados e o aprendizado sobre elas é vital para garantir que você possa usá-las adequadamente. Devido à sua capacidade de resolver o problema do gradiente de fuga, as GRUs provaram ser uma dádiva de Deus no mundo da ciência de dados e os programadores estão treinando e utilizando-as adequadamente para cenários complicados.
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