La scelta tra LSTM, GRU e Vanilla RNN per il problema delle serie temporali implica la considerazione di diversi fattori. Ecco alcuni punti chiave per aiutarti a decidere:
1. Problema del gradiente di fuga:
- Vanilla RNN: soffre del problema del gradiente di scomparsa, che rende difficile l'apprendimento delle dipendenze a lungo termine.- LSTM: risolve questo problema introducendo porte per controllare il flusso di informazioni, consentendogli di acquisire dipendenze più lunghe.
- GRU: risolve anche il problema del gradiente di fuga ma con un meccanismo di gating più semplice rispetto a LSTM.
2. Complessità e tempo di formazione:
- Vanilla RNN: architettura più semplice, ma l'addestramento può essere lento a causa del problema del gradiente evanescente.- LSTM: più complesso, ma può catturare in modo efficace le dipendenze a lungo termine.
- GRU: meno complesso di LSTM, spesso porta a tempi di addestramento più rapidi.
3. Prestazioni:
- LSTM: in genere supera Vanilla RNN nelle attività che richiedono l'acquisizione di dipendenze a lungo termine.- GRU: può funzionare in modo simile a LSTM in alcune attività, ma potrebbe non acquisire le dipendenze a lungo termine in modo altrettanto efficace.
- Vanilla RNN: meno efficace nelle attività che richiedono dipendenze a lungo termine.
4. Spazio di memoria:
- LSTM: può acquisire efficacemente le dipendenze a lungo termine grazie al suo stato cellulare.- GRU: cattura anche le dipendenze a lungo termine ma con un meccanismo più semplice.
- Vanilla RNN: intervallo di memoria limitato, che lo rende meno efficace per le dipendenze a lungo termine.
5. Requisiti relativi ai dati:
- LSTM: richiede più dati e risorse computazionali rispetto a GRU.- GRU: richiede generalmente meno dati e risorse computazionali rispetto a LSTM.
- Vanilla RNN: richiede meno dati e risorse computazionali rispetto a LSTM.
6. Requisiti dell'attività:
- Previsione delle serie temporali: LSTM è spesso preferito per la sua capacità di acquisire dipendenze a lungo termine.- Modellazione linguistica semplice: Vanilla RNN potrebbe essere sufficiente.
- Generazione di testo: GRU o LSTM potrebbero essere più efficaci.
7. Ottimizzazione degli iperparametri:
- LSTM: più iperparametri da ottimizzare, il che può richiedere molto tempo.- GRU: meno iperparametri da ottimizzare, semplificando l'ottimizzazione.
- Vanilla RNN: minor numero di iperparametri da ottimizzare.
8. Interpretabilità del modello:
- LSTM: più complesso, rendendolo più difficile da interpretare.- GRU: meno complesso, più facile da interpretare.
- Vanilla RNN: il più semplice, più facile da interpretare.
Conclusione:
- LSTM: ideale per attività che richiedono l'acquisizione di dipendenze a lungo termine, come la previsione di serie temporali.- GRU: adatto per attività che richiedono l'acquisizione di dipendenze a lungo termine ma con un meccanismo più semplice.
- Vanilla RNN: ideale per attività semplici che non richiedono dipendenze a lungo termine.
Considerando questi fattori, puoi scegliere il modello più appropriato per il tuo specifico problema di serie temporali.
Citazioni:[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-illustrazione-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-different-sequence-models-rnn-lstm-gru-and-transformers/