RNN Flashcards
perchè al posto delle feedforward neural network vengono usate le rnn?
Le Recurrent Neural Networks (RNN) sono spesso preferite alle Feedforward Neural Networks (FFNN) in Natural Language Processing (NLP) per diverse ragioni:
Gestione delle sequenze: Le RNN sono particolarmente adatte per gestire dati sequenziali, come il linguaggio naturale, dove l’ordine delle parole ha un significato. Questo perché le RNN hanno connessioni cicliche all’interno della rete che consentono loro di mantenere uno stato interno o una memoria delle informazioni precedenti mentre elaborano nuove informazioni.
Flessibilità nella lunghezza delle sequenze: A differenza delle FFNN, le RNN possono gestire sequenze di lunghezze variabili, il che le rende ideali per task in cui la lunghezza delle frasi o dei testi può variare notevolmente.
Contesto a lungo termine: Le RNN mantengono una memoria a lungo termine delle informazioni passate attraverso i loro stati nascosti, il che può aiutare nella comprensione del contesto a lungo termine nel linguaggio naturale. Questo è particolarmente importante in compiti come la traduzione automatica o la generazione di testo, dove la comprensione del contesto è cruciale per produrre traduzioni fluide e coerenti.
come si allena il modello con le rnn(self supervision)
Self-supervision: Iniziamo con l’addestramento del modello utilizzando self-supervision. Questo significa che addestreremo il modello utilizzando dati non etichettati, ma piuttosto dati che sono stati generati da una fonte di alta qualità o sono considerati “corretti”. Questo può includere documenti scritti correttamente o altre fonti affidabili di testo.
Addestramento del modello: Una volta che abbiamo raccolto i dati per l’auto-supervisione, addestriamo il modello utilizzando questi dati. L’obiettivo è far sì che il modello impari a rappresentare in modo significativo il linguaggio naturale, prevedendo ad esempio la prossima parola in una sequenza.
Struttura dell’addestramento: Durante l’addestramento, forniamo al modello una serie di sequenze di parole e chiediamo al modello di prevedere la parola successiva in ciascuna sequenza. Calcoliamo quindi la perdita (loss) tra le predizioni del modello e le parole effettive. Utilizziamo queste perdite per aggiornare i pesi del modello tramite retropropagazione del gradiente, con l’obiettivo di ridurre l’errore di predizione.
Condivisione dei pesi: Puoi condividere i pesi tra l’embedding layer e il layer di output softmax. Questo significa che l’embedding layer e il layer di output useranno gli stessi pesi, il che può ridurre il numero di parametri del modello e semplificare il processo di addestramento.
Rappresentazione delle parole: L’ultimo layer della rete neurale, che è il layer softmax che produce la distribuzione di probabilità sulle parole del vocabolario, può essere visto come una sorta di “matrice di embedding pesata”. Invece di avere un singolo vettore di embedding per ciascuna parola, utilizziamo questa matrice di embedding pesata per generare una distribuzione di probabilità su tutte le parole del vocabolario. La parola più probabile è quindi selezionata utilizzando questa distribuzione di probabilità.
Sequence labeling in nlp
Sequence labeling è una tecnica utilizzata nell’ambito del Natural Language Processing (NLP) per assegnare un’etichetta ad ogni elemento in una sequenza di dati
sequence classification
Sequence classification è un problema nell’ambito del Natural Language Processing (NLP) che consiste nel classificare un’intera sequenza di dati, come una frase o un documento, invece di classificare singoli elementi della sequenza, come singole parole o token. In altre parole, l’obiettivo è assegnare una singola etichetta a un’intera sequenza di dati.
Cosa sono le stacked rnn?
Le “stacked RNN” (RNN impilate) sono una configurazione di reti neurali ricorrenti (RNN) in cui più strati di RNN sono impilati verticalmente l’uno sull’altro. Ogni strato in una rete di questo tipo riceve in input le sequenze di output dallo strato sottostante e produce in output una nuova sequenza che viene passata allo strato successivo.
L’obiettivo principale delle RNN impilate è quello di catturare rappresentazioni più complesse e gerarchiche delle sequenze di dati. Ad ogni strato, la rete neurale può imparare a riconoscere e a modellare pattern sempre più complessi nei dati di input.
Ecco alcuni punti chiave riguardanti le RNN impilate:
Struttura a strati: Le RNN impilate sono composte da più strati di RNN, con ciascuno strato che elabora le sequenze di output prodotte dallo strato sottostante.
Rappresentazioni gerarchiche: Ogni strato può imparare a catturare pattern e relazioni nei dati a diversi livelli di astrazione. Gli strati inferiori tendono a catturare pattern più locali e dettagliati, mentre gli strati superiori possono imparare rappresentazioni più astratte e globali.
Maggiore potenza espressiva: Le RNN impilate hanno una maggiore capacità di modellare relazioni complesse nelle sequenze di dati rispetto alle RNN singole. Questo è particolarmente utile in applicazioni dove i dati hanno una struttura complessa e ricca di informazioni.
Cosa sono le bidirectional rnn?
Le Bidirectional Recurrent Neural Networks (RNN) sono una variante delle reti neurali ricorrenti progettate per catturare le informazioni contestuali sia del passato che del futuro in una sequenza di dati. A differenza delle RNN tradizionali, che elaborano i dati in modo sequenziale da sinistra a destra o da destra a sinistra, le Bidirectional RNN combinano due reti ricorrenti, una che elabora la sequenza di dati in avanti (dalla prima all’ultima posizione) e una che elabora la sequenza in retro (dall’ultima alla prima posizione).
L’idea fondamentale dietro le Bidirectional RNN è che in molti contesti linguistici e di sequenza, il significato o l’interpretazione di un elemento può essere influenzato sia dai contesti precedenti che da quelli successivi. Ad esempio, nella comprensione del linguaggio naturale, il significato di una parola in una frase può dipendere non solo dalle parole precedenti, ma anche da quelle successive.
Le Bidirectional RNN risolvono questo problema combinando le informazioni contestuali da entrambe le direzioni. In pratica, ogni unità di una Bidirectional RNN riceve in input contemporaneamente un vettore di input dalla sequenza originale e un vettore di input dalla sequenza invertita. Quindi, il modello produce in output due sequenze separate, una rappresentazione dell’elaborazione in avanti e una rappresentazione dell’elaborazione all’indietro. Queste rappresentazioni vengono solitamente combinate in qualche modo per ottenere una rappresentazione complessiva della sequenza che cattura le informazioni contestuali sia del passato che del futuro.
