В чём преимущества и недостатки использования рекуррентных нейронных сетей для обработки последовательностей данных?

Преимущества использования рекуррентных нейронных сетей (RNN) для обработки последовательностей данных:

• Сохранение информации о предыдущих шагах. www.smssystems.ru RNN учитывают контекст при обработке текущего ввода. www.smssystems.ru Это делает их полезными для работы с текстом, аудио, временными рядами — везде, где важен порядок. practicum.yandex.ru
• Память о долгосрочных зависимостях. practicum.yandex.ru Некоторые модели, например LSTM, умеют «помнить» информацию на длинных промежутках времени. practicum.yandex.ru
• Устойчивость к исчезающему градиенту. practicum.yandex.ru Благодаря продуманной структуре RNN лучше обучаются и не теряют сигнал на длинных последовательностях. practicum.yandex.ru
• Гибкость данных. practicum.yandex.ru RNN подходят для разных типов данных: от текста и аудио до финансовых рядов и пользовательских действий. practicum.yandex.ru
• Поддержка «шумных» или неполных данных. practicum.yandex.ru RNN могут выявлять закономерности даже при наличии «шумов» или пропусков в последовательности. practicum.yandex.ru
• Универсальность. practicum.yandex.ru RNN используются в прогнозировании, классификации, генерации данных и даже в системах рекомендаций. practicum.yandex.ru

Некоторые недостатки использования RNN для обработки последовательностей данных:

• Долгое обучение. practicum.yandex.ru Из-за внутренней сложности и большого количества параметров RNN обучаются дольше, чем простые модели. practicum.yandex.ru
• Требовательность к ресурсам. practicum.yandex.ru RNN потребляют много оперативной памяти и вычислительных ресурсов, особенно на больших выборках и длинных последовательностях. practicum.yandex.ru
• Сложность настройки. practicum.yandex.ru RNN чувствительны к гиперпараметрам, например к количеству слоёв, размеру скрытого состояния, длине последовательности. practicum.yandex.ru
• Непрозрачность. practicum.yandex.ru Трудно интерпретировать, почему модель сделала именно такое предсказание. practicum.yandex.ru
• Не всегда лучше классических моделей. practicum.yandex.ru В некоторых задачах, например при малом количестве данных, традиционные модели показывают сравнимые или даже лучшие результаты. practicum.yandex.ru