Модели seq2seq имеют ряд недостатков. Выберите все правильные утверждения
затухающие градиенты при вычислении обратного распространения ошибки на этапе декодирования памяти от энкодера
затухающие градиенты при вычислении обратного распространения ошибки на длинных текстах
RNN тяжело обобщают всю информацию об исходном тексте
RNN тяжело обобщить информацию о длинных текстах
забывание памяти декодером по мере прохождения по тексту

Другие предметы Университет Машинное обучение / Нейронные сети модели seq2seq недостатки seq2seq затухающие градиенты обратное распространение ошибки RNN обобщение информации длинные тексты забывание памяти декодером Новый

Модели seq2seq (sequence-to-sequence) действительно имеют ряд недостатков, и вы правильно выделили несколько ключевых аспектов. Давайте разберем каждое утверждение по отдельности и определим, какие из них являются правильными:

• Затухающие градиенты при вычислении обратного распространения ошибки на этапе декодирования памяти от энкодера: Это утверждение верно. В моделях RNN, которые используются в seq2seq, может возникать проблема затухания градиентов, что затрудняет обучение, особенно когда необходимо передать информацию от энкодера к декодеру.
• Затухающие градиенты при вычислении обратного распространения ошибки на длинных текстах: Это также верно. При работе с длинными последовательностями информация, передаваемая через градиенты, может затухать, что делает обучение менее эффективным.
• RNN тяжело обобщают всю информацию об исходном тексте: Это утверждение в целом справедливо. Из-за своей структуры RNN могут испытывать трудности с запоминанием всей информации из длинных последовательностей, что может привести к потере контекста.
• RNN тяжело обобщить информацию о длинных текстах: Это также верно. Поскольку RNN обрабатывают текст поэлементно, они могут не справляться с обобщением информации из длинных текстов, что является одной из причин, почему используются более сложные архитектуры, такие как LSTM и GRU.
• Забывание памяти декодером по мере прохождения по тексту: Это утверждение тоже верно. Декодер может терять важную информацию о предыдущих шагах по мере генерации текста, особенно если текст длинный и сложный.

Таким образом, все перечисленные вами утверждения являются правильными и отражают недостатки моделей seq2seq, основанных на RNN. Эти проблемы привели к разработке более сложных архитектур, таких как LSTM и GRU, которые лучше справляются с задачами, связанными с долгосрочной зависимостью и обработкой длинных последовательностей.