Как LSTM и GRU помогают в решении проблемы затухания и взрыва градиента в RNN?

LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) помогают решать проблемы затухания и взрыва градиента в рекуррентных нейронных сетях (RNN). habr.com kartaslov.ru

LSTM позволяет контролировать затухание градиента за счёт введения специальных структур — ворот, которые регулируют поток информации внутри сети. zentyx.ru Эти ворота помогают сети сохранять или забывать информацию, что обеспечивает более стабильный градиент во время обучения и позволяет учитывать как краткосрочные, так и долгосрочные зависимости в данных. zentyx.ru

GRU также спроектирована так, чтобы бороться с проблемой затухания градиентов. kartaslov.ru Благодаря воротным механизмам, GRU может регулировать поток информации и избегать слишком быстрого затухания или взрывного увеличения градиентов. kartaslov.ru

Некоторые особенности работы LSTM и GRU:

• LSTM: имеет три типа ворот — ворота забывания, входные ворота и выходные ворота. habr.com Включает в себя отдельное состояние ячейки и скрытое состояние, что обеспечивает дополнительный контроль над потоком информации. habr.com
• GRU: имеет два типа ворот — ворота обновления и ворота сброса. habr.com В отличие от LSTM, в GRU нет отдельного долгосрочного состояния ячейки, а состояние ячейки является комбинацией прошлого состояния и новых входных данных. habr.com

Таким образом, LSTM больше подходит для задач, требующих детального управления информацией и долгосрочной памяти, а GRU предпочтительнее, когда важна скорость обучения и ограничены вычислительные ресурсы. habr.com