Choisir entre LSTM, GRU et Vanilla RNN pour votre problème de série chronologique implique de prendre en compte plusieurs facteurs. Voici quelques points clés pour vous aider à décider :
1. Problème de disparition du dégradé :
- Vanilla RNN : souffre du problème du gradient de disparition, ce qui rend difficile l'apprentissage des dépendances à long terme.- LSTM : résout ce problème en introduisant des portes pour contrôler le flux d'informations, lui permettant de capturer des dépendances plus longues.
- GRU : résout également le problème du gradient de disparition, mais avec un mécanisme de déclenchement plus simple que celui du LSTM.
2. Complexité et temps de formation :
- Vanilla RNN : architecture la plus simple, mais la formation peut être lente en raison du problème de gradient de disparition.- LSTM : Plus complexe, mais il peut capturer efficacement les dépendances à long terme.
- GRU : Moins complexe que LSTM, conduisant souvent à des temps de formation plus rapides.
3. Performances :
- LSTM : surpasse généralement Vanilla RNN dans les tâches qui nécessitent de capturer des dépendances à long terme.- GRU : peut fonctionner de manière similaire à LSTM dans certaines tâches, mais peut ne pas capturer les dépendances à long terme aussi efficacement.
- Vanilla RNN : Moins efficace dans les tâches qui nécessitent des dépendances à long terme.
4. Durée de mémoire :
- LSTM : peut capturer efficacement les dépendances à long terme en raison de l'état de sa cellule.- GRU : capture également les dépendances à long terme mais avec un mécanisme plus simple.
- Vanilla RNN : durée de mémoire limitée, ce qui le rend moins efficace pour les dépendances à long terme.
5. Exigences en matière de données :
- LSTM : nécessite plus de données et de ressources de calcul par rapport à GRU.- GRU : nécessite généralement moins de données et de ressources de calcul par rapport au LSTM.
- Vanilla RNN : nécessite moins de données et de ressources de calcul par rapport au LSTM.
6. Exigences de la tâche :
- Prévision de séries chronologiques : LSTM est souvent préféré en raison de sa capacité à capturer les dépendances à long terme.- Modélisation de langage simple : Vanilla RNN pourrait être suffisant.
- Génération de texte : GRU ou LSTM pourraient être plus efficaces.
7. Réglage des hyperparamètres :
- LSTM : Plus d'hyperparamètres à régler, ce qui peut prendre du temps.- GRU : moins d'hyperparamètres à régler, ce qui facilite l'optimisation.
- Vanilla RNN : le moins d'hyperparamètres à régler.
8. Interprétabilité du modèle :
- LSTM : Plus complexe, ce qui rend plus difficile à interpréter.- GRU : Moins complexe, ce qui facilite l'interprétation.
- Vanilla RNN : Le plus simple, ce qui le rend plus facile à interpréter.
Conclusion:
- LSTM : idéal pour les tâches qui nécessitent de capturer des dépendances à long terme, telles que la prévision de séries chronologiques.- GRU : convient aux tâches qui nécessitent de capturer des dépendances à long terme mais avec un mécanisme plus simple.
- Vanilla RNN : Idéal pour les tâches simples qui ne nécessitent pas de dépendances à long terme.
En tenant compte de ces facteurs, vous pouvez choisir le modèle le plus approprié pour votre problème de série chronologique spécifique.
Citations :[1] https://stats.stackexchange.com/questions/226179/how-to-choose-between-plain-vanilla-rnn-and-lstm-rnn-when-modelling-a-time-serie
[2] https://towardsdatascience.com/building-rnn-lstm-and-gru-for-time-series-using-pytorch-a46e5b094e7b?gi=83f64ee9ef73
[3] https://www.researchgate.net/figure/Conceptual-illustration-of-the-LSTM-GRU-and-Vanilla-RNN-units_fig2_352806903
[4] https://www.shiksha.com/online-courses/articles/rnn-vs-gru-vs-lstm/
[5] https://aiml.com/compare-the-différent-sequence-models-rnn-lstm-gru-and-transformers/