18.18. Retropropagación y entrenamiento de redes neuronales: memoria a corto plazo (LSTM) y unidad recurrente cerrada (GRU)
La retropropagación es fundamental para el entrenamiento de redes neuronales, incluidas las redes neuronales recurrentes (RNN), que son la base de modelos más complejos, como la memoria a largo plazo y a corto plazo (LSTM) y la unidad recurrente cerrada (GRU). Este proceso implica propagar el error de salida a través de la red ajustando los pesos sinápticos para minimizar la función de pérdida. En este capítulo, exploraremos cómo se aplica la retropropagación a LSTM y GRU, dos de los tipos de RNN más potentes y populares.
Comprensión de la retropropagación
La retropropagación en redes neuronales es análoga al aprendizaje humano. Cuando cometemos un error, intentamos comprender dónde nos equivocamos y ajustar nuestro comportamiento para mejorar en el futuro. En las redes neuronales, el "comportamiento" se ajusta modificando los pesos de las conexiones entre neuronas.
En la práctica, la retropropagación comienza calculando el gradiente de la función de pérdida con respecto a cada peso en la red. Este gradiente indica la dirección en la que el error es más sensible en relación con cada peso. Luego, los pesos se ajustan en la dirección opuesta al gradiente, lo que reduce el error. El tamaño del paso para ajustar los pesos está determinado por la tasa de aprendizaje.
Memoria larga a corto plazo (LSTM)
Los LSTM son una extensión de los RNN tradicionales, diseñados para resolver el problema del desvanecimiento del gradiente al permitir que la red aprenda dependencias a largo plazo. Los LSTM tienen una estructura celular compleja con tres puertas: olvido, entrada y salida.
- Forget Gate: decide qué información se descartará del estado de la celda.
- Puerta de entrada: actualiza el estado de la celda con nueva información.
- Puerta de salida: decide cuál será la salida en función del estado de la celda y la entrada actual.
Estas puertas permiten al LSTM agregar o eliminar información del estado de la celda, que es una forma de memoria que transporta información a lo largo de secuencias de datos.
Unidad recurrente cerrada (GRU)
Los GRU son una variación más simple de los LSTM. Combinan la puerta de olvido y la puerta de entrada en una única "puerta de actualización". Además, tienen una "puerta de reinicio" que decide qué parte del estado anterior se combinará con la nueva entrada. Los GRU generalmente son más rápidos de entrenar que los LSTM debido a su simplicidad y tienen un rendimiento comparable en muchas tareas.
Retropropagación a través del tiempo (BPTT)
Para entrenar RNN, utilizamos una técnica llamada retropropagación a través del tiempo (BPTT). BPTT implica desenrollar la red en el tiempo y aplicar retropropagación en cada paso de tiempo. Esto permite que el algoritmo aprenda qué acciones en pasos de tiempo anteriores llevaron al error actual.
En LSTM y GRU, BPTT es más complejo debido a la presencia de puertas y estados de celda. Sin embargo, la idea básica sigue siendo la misma: calcular los gradientes de la función de pérdida con respecto a cada peso y ajustarlos para minimizar el error.
Desafíos de capacitación de RNN
La capacitación de RNN, incluidos LSTM y GRU, presenta varios desafíos. Aún pueden ocurrir gradientes que se desvanecen y explotan a pesar de las mejoras que ofrecen los LSTM y GRU. Además, el entrenamiento de RNN requiere un uso computacional intensivo, ya que requiere la consideración de largas secuencias de datos.
Para afrontar estos desafíos, se utilizan varias técnicas, como:
- Recorte de degradado: limita el valor de los degradados para evitar que exploten.
- Regularización: Incluye técnicas como abandono y L1/L2 para evitar el sobreajuste.
- Optimizadores avanzados: como Adam y RMSprop, que ajustan la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento.
Consideraciones finales
La retropropagación es la columna vertebral del entrenamiento de redes neuronales, y su aplicación en LSTM y GRU es fundamental para avanzar en el aprendizaje automático en tareas que involucran datos secuenciales. A pesar de los desafíos, las técnicas de optimización y regularización continúan evolucionando, lo que hace que el entrenamiento de estos modelos sea más efectivo y eficiente.
Para aquellos que quieran profundizar en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo con Python, comprender la retropropagación, los LSTM y los GRU es esencial. Practicar estos conceptos en proyectos reales y utilizar bibliotecas como TensorFlow y Keras puede ayudar a consolidar conocimientos y desarrollar valiosas habilidades prácticas en el área.
