A swamping megértése a neurális hálózatokban: okok, következmények és megoldások

A zsúfoltság olyan jelenség, amely a neurális hálózatok kontextusában fordul elő, különösen a visszatérő neurális hálózatokban (RNN) és a hosszú rövid távú memória (LSTM) hálózatokban. Arra a helyzetre utal, amikor egy RNN- vagy LSTM-hálózatban egy cellaállapot kimenete olyan nagy, hogy a cellaállapot beragad egy adott értéknél, ahelyett, hogy más lehetséges értékeket tudna felfedezni.

Ez akkor fordulhat elő, ha a Az RNN vagy LSTM hálózat bemenete nagyon erős, vagy ha a hálózat olyan adatokra van tanítva, amelyek erős torzítással rendelkeznek egy adott kimenet felé. Emiatt a hálózat képtelenné válik új információk megtanulására vagy a változó körülményekhez való alkalmazkodásra, és csak egy meghatározott kimenetet tud produkálni, függetlenül attól, hogy milyen bemenetet kap.

A zsúfoltság számos alkalmazásban problémát jelenthet, például természetes nyelvi feldolgozásban, beszédben. felismerés, és idősoros előrejelzés, ahol a különböző lehetőségek feltárásának és a változó körülményekhez való alkalmazkodásnak a képessége döntő fontosságú. A probléma megoldására a kutatók különféle technikákat fejlesztettek ki, például gradiens levágást, súlynormalizálást és szabályosítási technikákat, hogy megakadályozzák az elmosódást, és javítsák az RNN-ek és LSTM-hálózatok általánosítási képességeit.