Desmitificando las LSTM y GRU en redes neuronales recurrentes

Desmitificando las LSTM y GRU en redes neuronales recurrentes

Las redes neuronales recurrentes (RNNs) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza para procesar secuencias de datos, como texto, audio y video. Las RNNs tienen la capacidad de recordar información del pasado y utilizarla para hacer predicciones sobre el f,uturo. Sin embargo, las RNNs tradicionales tienen problemas con el gradiente desvanecido y la explosión del gradiente, lo que significa que a medida que pasan los datos por la red, los gradientes asociados con los valores anteriores se vuelven cada vez más pequeños o grandes.

Para abordar estos problemas, surgieron dos tipos de arquitecturas de RNNs: las Long Short-Term Memory (LSTM) y las Gated Recurrent Unit (GRU). Ambas arquitecturas utilizan puertas para controlar el flujo de información en la red. En este artículo vamos a desmitificar las LSTM y GRU en redes neuronales recurrentes.

¿Qué son las LSTM?

Las LSTM fueron inventadas por Hochreiter y Schmidhuber en 1997. La idea detrás de las LSTMs es mantener una celda interna que actúa como una «memoria» a largo plazo. Esta celda puede ser escrita o leída mediante tres puertas: la puerta olvidadiza (forget gate), la puerta de entrada (input gate) y la puerta de salida (output gate).

La puerta olvidadiza decide qué información almacenada en la celda debe ser eliminada. La puerta de entrada decide qué información debe agregarse a la celda. La puerta de salida decide cuánta información debe ser enviada desde la celda a la capa siguiente. Estas tres puertas se activan mediante funciones de activación sigmoide y se multiplican por la entrada ,correspondiente.

La arquitectura LSTM es especialmente útil en tareas que requieren una memoria a largo plazo, como el modelado del lenguaje natural y la traducción automática.

¿Qué son las GRU?

Las GRU fueron inventadas por Cho et al. en 2014. Las GRUs tienen un diseño similar al de las LSTMs, pero con dos puertas en lugar de tres: la puerta de reinicio (reset gate) y la puerta de actualización (update gate).

La puerta de reinicio decide cuánta información del pasado debe ser olvidada. La puerta de actualización decide cuánta información nueva debe ser agregada. Ambas puertas se activan mediante funciones de activación sigmoide y se combinan para producir una nueva representación del estado oculto.

Las GRU son computacionalmente más eficientes que las LSTMs porque tienen menos parámetros y pueden entrenarse más rápido, lo que las hace adecuadas para tareas donde el tiempo es un factor crítico, como el reconocimiento del habla y el procesamiento de video.

Comparando LSTM y GRU

A pesar de tener diseños similares, hay algunas diferencias clave entre las arquitecturas LSTM y GRU:

  • Número de compuertas: Las LSTMs tienen tres puertas, mientras que las GRUs tienen dos.
  • Comportamiento de la celda: Las LSTMs mantienen una celda interna que actúa como una «memoria» a largo plazo. Las GRUs no tienen una celda interna separada, sino que usan el estado oculto para recordar información del pasado.
  • Computacionalmente eficiente: Las GRUs son más eficientes computacionalmente porque tienen menos parámetros y pueden entrenarse más rápido.

Conclusión

Tanto las LSTM como las GRU son arquitecturas populares en redes neuronales recurrentes debido a su capacidad para manejar problemas con gradientes desvanecidos y explosiones del gradiente. Si bien ambas arquitecturas tienen diseños similares, hay algunas diferencias clave entre ellas. Las LSTM son útiles en tareas que requieren una memoria a largo plazo, mientras que las GRUs son adecuadas para tareas donde el tiempo es un factor crítico.

Si estás trabajando en un problema de aprendizaje profundo que involucra datos secuenciales, deberías considerar utilizar una de estas dos arquitecturas. Al final del día, la elección entre LSTM o GRU dependerá de los requisitos específicos de tu problema y de la cantidad de recursos computacionales disponibles.


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