Aegridade probleemi jaoks LSTM-i, GRU ja Vanilla RNN-i vahel valimine hõlmab mitme teguri arvessevõtmist. Siin on mõned põhipunktid, mis aitavad teil otsustada:
1. Kaduva gradiendi probleem:
- Vanilla RNN: kannatab kaduva gradiendi probleemi all, mis raskendab pikaajaliste sõltuvuste õppimist.- LSTM: lahendab selle probleemi, lisades teabevoogu kontrollivad väravad, võimaldades sellel tabada pikemaid sõltuvusi.
- GRU: lahendab ka kaduva gradiendi probleemi, kuid LSTM-iga võrreldes lihtsama väravamehhanismiga.
2. Keerukus ja koolitusaeg:
- Vanilla RNN: Lihtsaim arhitektuur, kuid treenimine võib kaduva gradiendi probleemi tõttu olla aeglane.- LSTM: keerulisem, kuid suudab tõhusalt tabada pikaajalisi sõltuvusi.
- GRU: vähem keeruline kui LSTM, mis põhjustab sageli kiiremaid treeninguid.
3. Toimivus:
- LSTM: ületab tavaliselt Vanilla RNN-i ülesannete puhul, mis nõuavad pikaajaliste sõltuvuste tabamist.- GRU: võib mõnes ülesandes toimida sarnaselt LSTM-iga, kuid ei pruugi pikaajalisi sõltuvusi nii tõhusalt tabada.
- Vanilla RNN: vähem efektiivne pikaajalist sõltuvust nõudvate ülesannete puhul.
4. Mälu ulatus:
- LSTM: suudab oma raku oleku tõttu tõhusalt tabada pikaajalisi sõltuvusi.- GRU: salvestab ka pikaajalised sõltuvused, kuid lihtsama mehhanismiga.
- Vanilla RNN: piiratud mälumaht, mis muudab selle pikaajaliste sõltuvuste korral vähem tõhusaks.
5. Andmenõuded:
- LSTM: nõuab GRU-ga võrreldes rohkem andmeid ja arvutusressursse.- GRU: üldiselt nõuab LSTM-iga võrreldes vähem andmeid ja arvutusressursse.
- Vanilla RNN: nõuab vähem andmeid ja arvutusressursse võrreldes LSTM-iga.
6. Nõuded ülesandele:
- Aegridade prognoosimine: LSTM-i eelistatakse sageli selle võime tõttu tabada pikaajalisi sõltuvusi.- Lihtne keele modelleerimine: Vanilla RNN võib olla piisav.
- Teksti genereerimine: GRU või LSTM võib olla tõhusam.
7. Hüperparameetrite häälestamine:
- LSTM: rohkem hüperparameetreid häälestamiseks, mis võib olla aeganõudev.- GRU: vähem häälestavaid hüperparameetreid, mis muudab optimeerimise lihtsamaks.
- Vanilla RNN: kõige vähem häälestavaid hüperparameetreid.
8. Mudelite tõlgendatavus:
- LSTM: keerulisem, mistõttu on seda raskem tõlgendada.- GRU: vähem keerukas, hõlbustades tõlgendamist.
- Vanilla RNN: Lihtsaim, mistõttu on seda kõige lihtsam tõlgendada.
Järeldus:
- LSTM: sobib kõige paremini ülesannete jaoks, mis nõuavad pikaajaliste sõltuvuste tabamist, näiteks aegridade prognoosimine.- GRU: sobib ülesannete jaoks, mis nõuavad pikaajaliste sõltuvuste tabamist, kuid lihtsama mehhanismiga.
- Vanilla RNN: parim lihtsate ülesannete jaoks, mis ei nõua pikaajalisi sõltuvusi.
Neid tegureid arvesse võttes saate valida oma konkreetse aegrea probleemi jaoks sobivaima mudeli.
Tsitaadid:[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/