Renkantis tarp LSTM, GRU ir Vanilla RNN laiko eilutės problemai reikia atsižvelgti į kelis veiksnius. Štai keletas pagrindinių punktų, kurie padės apsispręsti:
1. Išnykstanti gradiento problema:
- Vanilla RNN: kenčia nuo nykstančios gradiento problemos, dėl kurios sunku išmokti ilgalaikių priklausomybių.- LSTM: išsprendžia šią problemą įvesdami užtvarus informacijos srautui valdyti, leidžiančius užfiksuoti ilgesnes priklausomybes.
- GRU: taip pat išsprendžia nykstančio gradiento problemą, bet su paprastesniu blokavimo mechanizmu, palyginti su LSTM.
2. Sudėtingumas ir treniruočių laikas:
- Vanilla RNN: Paprasčiausia architektūra, tačiau mokymas gali būti lėtas dėl nykstančios gradiento problemos.- LSTM: sudėtingesnis, tačiau jis gali veiksmingai užfiksuoti ilgalaikes priklausomybes.
- GRU: mažiau sudėtinga nei LSTM, todėl dažnai treniruotės vyksta greičiau.
3. Našumas:
- LSTM: paprastai pranoksta Vanilla RNN atliekant užduotis, kurioms reikia užfiksuoti ilgalaikes priklausomybes.- GRU: kai kurias užduotis gali atlikti panašiai kaip LSTM, tačiau gali ne taip efektyviai užfiksuoti ilgalaikių priklausomybių.
- Vanilla RNN: Mažiau efektyvus atliekant užduotis, kurioms reikia ilgalaikių priklausomybių.
4. Atminties apimtis:
- LSTM: dėl savo ląstelės būsenos gali efektyviai užfiksuoti ilgalaikes priklausomybes.- GRU: taip pat fiksuoja ilgalaikes priklausomybes, bet naudojant paprastesnį mechanizmą.
- Vanilla RNN: ribota atminties talpa, todėl ji mažiau veiksminga ilgalaikėms priklausomybėms.
5. Duomenų reikalavimai:
- LSTM: reikia daugiau duomenų ir skaičiavimo išteklių, palyginti su GRU.- GRU: paprastai reikia mažiau duomenų ir skaičiavimo išteklių, palyginti su LSTM.
- Vanilla RNN: reikia mažiau duomenų ir skaičiavimo išteklių, palyginti su LSTM.
6. Užduoties reikalavimai:
- Laiko eilučių prognozavimas: LSTM dažnai teikiama pirmenybė dėl gebėjimo užfiksuoti ilgalaikes priklausomybes.- Paprastas kalbos modeliavimas: gali pakakti vanilės RNN.
– Teksto generavimas: GRU arba LSTM gali būti efektyvesni.
7. Hiperparametrų derinimas:
- LSTM: daugiau hiperparametrų, kuriuos reikia suderinti, o tai gali užtrukti.- GRU: mažiau derinamų hiperparametrų, todėl lengviau optimizuoti.
- Vanilla RNN: mažiausiai reikia suderinti hiperparametrus.
8. Modelio aiškinamumas:
- LSTM: sudėtingesnis, todėl jį sunkiau interpretuoti.- GRU: mažiau sudėtinga, todėl ją lengviau interpretuoti.
- Vanilla RNN: paprasčiausia, todėl lengviausia interpretuoti.
Išvada:
– LSTM: geriausiai tinka užduotims, kurioms reikia užfiksuoti ilgalaikes priklausomybes, pvz., laiko eilučių prognozavimui.- GRU: tinka užduotims, kurioms reikia užfiksuoti ilgalaikes priklausomybes, tačiau naudojant paprastesnį mechanizmą.
- Vanilla RNN: Geriausiai tinka paprastoms užduotims, kurioms nereikia ilgalaikių priklausomybių.
Atsižvelgdami į šiuos veiksnius, galite pasirinkti tinkamiausią modelį konkrečiai laiko eilutės problemai.
Citatos:[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-different-sequence-models-rnn-lstm-gru-and-transformers/