Введение в RNN и LSTM
Что такое RNN?
RNN (рекуррентные нейронные сети) — это специальный класс нейронных сетей, предназначенный для работы с последовательными данными, такими как текст или речь. Отличие RNN от обычных нейронных сетей в том, что они учитывают контекст — информацию из предыдущих элементов последовательности при обработке текущего элемента.
Архитектура RNN
Архитектурно RNN состоит из нейронов со скрытым состоянием (hidden state). Состояние нейрона зависит не только от текущего входа, но и от предыдущего состояния. Это позволяет RNN «помнить» контекст.
Главный недостаток простых RNN — неспособность учитывать длинные зависимости в данных. Это решается с помощью архитектуры LSTM.
Что такое LSTM?
LSTM (долгая краткосрочная память) — это разновидность RNN, способная учитывать более длинные контекстные зависимости. В отличие от простого RNN, в LSTM используются специальные структуры — ячейки памяти, которые могут сохранять или изменять информацию при проходе по сети.
Применение RNN и LSTM в NLP
Анализ тональности текста
Одна из распространенных задач — определение тональности текста, т.е. положительный или отрицательный отзыв. LSTM хорошо справляется с учетом контекста и пониманием сарказма или иронии.
Машинный перевод
Для перевода текста с одного языка на другой LSTM-модели анализируют последовательность слов на входном языке и генерируют последовательность на выходном.
Распознавание и синтез речи
LSTM применяется для распознавания речевого сигнала, представленного в виде последовательности чисел. А для синтеза речи наоборот — генерирует последовательность звуковых отсчетов по тексту.
Генерация текста
Обученная LSTM-модель может генерировать новый текст похожий на тот, на котором обучалась. Это применяется для написания стихов, новостей и др.
Автодополнение
Функция автодополнения в мессенджерах и поисковиках основана на LSTM-моделях, анализирующих набираемый текст и предсказывающих следующее слово.
Пример кода LSTM на Python
pythonCopy codefrom keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(seq_length, num_features)))
model.add(Dense(num_labels, activation=’softmax’))
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’)
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)
Вопросы и ответы
Вопрос: Можно ли использовать LSTM для классификации изображений?
Ответ: Нет, LSTM предназначен для работы с последовательными данными. Для изображений лучше подходят сверточные нейронные сети (CNN).
Вопрос: Какие еще задачи NLP можно решить с LSTM?
Ответ: Помимо перечисленного, LSTM применяется для распознавания именованных сущностей, определения отношений между словами, классификации вопросов по темам и многих других задач.