Почему традиционные нейронные сети не могут эффективно работать с последовательными данными?

Традиционные нейронные сети не могут эффективно работать с последовательными данными по нескольким причинам:

• Отсутствие «памяти». sky.pro Традиционные сети не способны учитывать предыдущие элементы последовательности при обработке текущего элемента. sky.pro Это важно для задач, где важен контекст, например, обработка естественного языка или анализ временных рядов. sky.pro
• Проблема затухания градиентов. sky.pro vc.ru Во время обучения градиенты ошибки, используемые для обновления весов сети, становятся настолько малыми, что процесс обучения практически останавливается. zentyx.ru Особенно это актуально для длинных последовательностей. zentyx.ru
• Взрыв градиента. zentyx.ru Противоположная проблема заключается в том, что градиенты ошибки велики настолько, что вызывают нестабильность в процессе обучения. zentyx.ru Это может привести к тому, что веса модели обновляются слишком резко, что также негативно влияет на производительность сети. zentyx.ru

Для работы с последовательными данными разработаны специальные архитектуры, например, рекуррентные нейронные сети (RNN), которые обладают способностью сохранять информацию о предыдущих состояниях и использовать её для обработки новых входных данных. vc.ru