Sequentiemodellering

Wat is sequentiemodellering?

Sequentiemodellering is een type statistische en computationele techniek die wordt gebruikt in machine learning en kunstmatige intelligentie om reeksen data te voorspellen of te genereren. Deze reeksen kunnen alles zijn waarbij de volgorde van elementen belangrijk is, zoals tijdreeksen, zinnen in natuurlijke taal, audiosignalen of DNA-sequenties. Het kernidee achter sequentiemodellering is het vastleggen van afhankelijkheden en patronen binnen sequentiële data om gefundeerde voorspellingen te doen over toekomstige elementen of om samenhangende reeksen te genereren.

Sequentiemodellering is essentieel bij taken waarbij de context van voorgaande elementen de interpretatie of voorspelling van het volgende element beïnvloedt. Bijvoorbeeld: in een zin kan de betekenis van een woord sterk afhangen van de woorden die eraan voorafgaan. Evenzo kunnen bij tijdreeksvoorspellingen toekomstige waarden afhankelijk zijn van historische patronen.

Hoe werkt sequentiemodellering?

Sequentiemodellering werkt door het analyseren en leren van sequentiële data om de onderliggende patronen en afhankelijkheden tussen elementen te begrijpen. Machine learning-modellen die zijn ontworpen voor sequentiedata verwerken de input één element tegelijk (of in delen), waarbij een interne toestand wordt bijgehouden die informatie bevat over de voorgaande elementen. Deze interne toestand stelt het model in staat om rekening te houden met de context bij het doen van voorspellingen of het genereren van reeksen.

Belangrijke concepten in sequentiemodellering zijn:

• Sequentiële data: Data waarbij de volgorde van elementen van belang is. Voorbeelden zijn tekst, spraak, videobeelden en sensormetingen.
• Afhankelijkheden: Relaties tussen elementen in de reeks. Afhankelijkheden kunnen van korte duur zijn (beïnvloed door recente elementen) of van lange duur (beïnvloed door elementen verder terug in de reeks).
• Stateful modellen: Modellen die informatie door de tijd heen vasthouden via een interne toestand of geheugen.

Machine learning-architecturen die vaak worden gebruikt voor sequentiemodellering zijn Recurrent Neural Networks (RNN’s), Long Short-Term Memory-netwerken (LSTM’s), Gated Recurrent Units (GRU’s) en Transformers.

Recurrent Neural Networks (RNN’s)

RNN’s zijn neurale netwerken die specifiek zijn ontworpen om sequentiële data te verwerken door lussen in het netwerk op te nemen. Deze lussen zorgen ervoor dat informatie van de ene stap naar de volgende wordt doorgegeven, waardoor het netwerk een vorm van geheugen door de tijd heen kan behouden.

Op elk tijdstip ( t ) neemt een RNN voor taken met sequentiële data zoals NLP, spraakherkenning en tijdreeksvoorspelling een input ( x^{} ) en de verborgen toestand van de vorige tijdstap ( h^{} ), en berekent de nieuwe verborgen toestand ( h^{} ) en een output ( y^{} ).

Long Short-Term Memory-netwerken (LSTM’s)

LSTM’s zijn een speciaal type RNN die in staat zijn langeafstandsafhankelijkheden te leren. Ze lossen het probleem van verdwijnende gradiënten op dat vaak voorkomt bij traditionele RNN’s, waardoor het leren over lange reeksen wordt belemmerd.

Een LSTM-cel heeft poorten die de informatiestroom reguleren:

• Vergeetpoort: Bepaalt welke informatie wordt verwijderd uit de celtoestand.
• Invoergate: Bepaalt welke waarden worden bijgewerkt.
• Uitvoergate: Stuurt de output aan op basis van de celtoestand.

Deze poorten zijn ontworpen om relevante informatie over lange perioden vast te houden, waardoor LSTM’s langeafstandsafhankelijkheden in de data kunnen vastleggen.

Gated Recurrent Units (GRU’s)

GRU’s zijn een variant van LSTM’s met een vereenvoudigde architectuur. Ze combineren de vergeet- en invoergate tot één updategate en voegen de celtoestand en verborgen toestand samen. GRU’s zijn rekentechnisch efficiënter en kunnen toch effectief langeafstandsafhankelijkheden beheren.

Transformers

Transformers zijn neurale netwerkarchitecturen die gebruikmaken van attention-mechanismen om afhankelijkheden in sequentiedata te verwerken zonder sequentiële verwerking. Ze maken grotere parallelisatie mogelijk tijdens het trainen en hebben geleid tot belangrijke doorbraken in natural language processing-taken.

Het self-attention-mechanisme in Transformers stelt het model in staat om het belang van verschillende elementen in de inputreeks te wegen bij het genereren van uitkomsten, waardoor relaties kunnen worden vastgelegd ongeacht de afstand in de reeks.

Typen sequentiemodellen

Sequentiemodellen kunnen worden gecategoriseerd op basis van de relatie tussen input- en outputreeksen:

• One-to-One: Standaard neurale netwerken waarbij elke input overeenkomt met één output. Niet typisch gebruikt voor sequentiemodellering.
• One-to-Many: Eén input leidt tot een reeks uitkomsten. Voorbeeld: beeldbeschrijving.
• Many-to-One: Een reeks inputs levert één output op. Voorbeeld: sentimentanalyse.
• Many-to-Many: Reeksen van inputs komen overeen met reeksen van uitkomsten. Er zijn twee subtypen:
  • Input- en outputreeksen van gelijke lengte: Voorbeeld: woordsoortherkenning.
  • Input- en outputreeksen van ongelijke lengte: Voorbeeld: machinetranslatie.

Toepassingen van sequentiemodellering

Sequentiemodellering kent een breed scala aan toepassingen in verschillende domeinen:

Natural Language Processing (NLP)

• Machinetranslatie: Tekst vertalen van de ene naar de andere taal door de woordenreeks te modelleren.
• Spraakherkenning: Gesproken taal omzetten naar tekst door audioreeksen te analyseren.
• Sentimentanalyse: Het sentiment (positief, negatief, neutraal) bepalen dat in een tekstreeks tot uiting komt.
• Taalmodellering: Het voorspellen van het volgende woord in een reeks op basis van de voorgaande woorden.
• Chatbots en conversationele AI: Het genereren van mensachtige tekstantwoorden op basis van inputreeksen.

Tijdreeksvoorspelling

• Financiële markten: Voorspellen van aandelenkoersen, markttrends en economische indicatoren met historische datareeksen.
• Weersvoorspelling: Voorspellen van weersomstandigheden op basis van historische klimaatdata.
• Energieverbruik: Voorspellen van toekomstige energievraag door analyse van eerder verbruikspatroon.

Spraak- en audioprocessing

• Spraaksynthese: Genereren van mensachtige spraak uit tekstreeksen.
• Sprekerherkenning: Een spreker identificeren op basis van audioreeksen.
• Muziekgeneratie: Nieuwe muziek creëren door patronen uit bestaande muziekreeksen te leren.

Computer Vision

• Beeldbeschrijving: Beschrijvende zinnen genereren voor afbeeldingen door visuele inhoud te analyseren en woordreeksen te produceren.
• Video-analyse: Activiteiten begrijpen in videoreeksen, zoals actiedetectie of gebeurtenisherkenning.

Bio-informatica

• DNA-sequentieanalyse: Genetische reeksen modelleren om genen, mutaties of evolutionaire patronen te identificeren.
• Eiwitvouwingvoorspelling: De driedimensionale structuur van eiwitten voorspellen op basis van aminozuursequenties.

Anomaliedetectie

• Netwerkbeveiliging: Ongebruikelijke patronen in netwerkverkeerreeksen detecteren die kunnen wijzen op beveiligingsbedreigingen.
• Foutdetectie: Anomalieën in machine- of sensordatareeksen identificeren om uitval van apparatuur te voorspellen.

Uitdagingen bij sequentiemodellering

Hoewel sequentiemodellering krachtig is, zijn er diverse uitdagingen:

Verdwijnende en exploderende gradiënten

• Verdwijnende gradiënten: Tijdens het trainen nemen de gradiënten die worden gebruikt om netwerkwichten bij te werken exponentieel af, waardoor het lastig wordt om langeafstandsafhankelijkheden te leren.
• Exploderende gradiënten: Omgekeerd kunnen gradiënten exponentieel toenemen, wat leidt tot instabiele updates en divergente modellen.

Technieken om deze problemen te beperken zijn onder andere gradient clipping, het gebruik van LSTM- of GRU-architecturen en zorgvuldige initialisatie van gewichten.

Langeafstandsafhankelijkheden

Het vastleggen van afhankelijkheden over lange reeksen is uitdagend. Traditionele RNN’s hebben hier moeite mee vanwege het probleem van verdwijnende gradiënten. Architecturen zoals LSTM en attentie-mechanismen in Transformers helpen modellen om relevante informatie over lange afstanden in de reeks vast te houden en te focussen.

Computationele complexiteit

Het verwerken van lange reeksen vereist aanzienlijke rekenkracht, vooral met modellen zoals Transformers die een kwadratische tijdcomplexiteit hebben ten opzichte van de reekslengte. Optimalisatie en efficiënte architecturen zijn nog steeds onderwerp van onderzoek.

Datagebrek

Het trainen van effectieve sequentiemodellen vereist vaak grote hoeveelheden data. In domeinen waar data schaars is, kunnen modellen overfitten of niet goed generaliseren.

Onderzoek naar sequentiemodellering

Sequentiemodellering is een cruciaal aspect van machine learning, vooral bij taken met tijdreeksen, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning. Recent onderzoek heeft diverse innovatieve benaderingen onderzocht om de mogelijkheden van sequentiemodellen te vergroten.

1. Sequence-to-Sequence Imputation of Missing Sensor Data door Joel Janek Dabrowski en Ashfaqur Rahman (2020).
   Dit artikel behandelt de uitdaging van het herstellen van ontbrekende sensorgegevens met sequence-to-sequence-modellen, die traditioneel slechts twee reeksen (input en output) verwerken. De auteurs stellen een nieuwe aanpak voor met voorwaartse en achterwaartse recurrente neurale netwerken (RNN’s) om data vóór en na de ontbrekende reeks te coderen. Hun methode verlaagt de fout aanzienlijk ten opzichte van bestaande modellen.
   Lees meer

2. Multitask Learning for Sequence Labeling Tasks door Arvind Agarwal en Saurabh Kataria (2016).
   Deze studie introduceert een multitask learning-methode voor sequentielabeling, waarbij elke voorbeeldreeks is gekoppeld aan meerdere labelreeksen. De methode omvat het gelijktijdig trainen van meerdere modellen met expliciet gedeelde parameters die zich op verschillende labelreeksen richten. Experimenten tonen aan dat deze aanpak betere prestaties levert dan de huidige state-of-the-art methoden.
   Lees meer

3. Learn Spelling from Teachers: Transferring Knowledge from Language Models to Sequence-to-Sequence Speech Recognition door Ye Bai et al. (2019).
   Dit onderzoek verkent het integreren van externe taalmodellen in sequence-to-sequence spraakherkenningssystemen via knowledge distillation. Door een voorgetraind taalmodel als ’leraar’ te gebruiken om het sequentiemodel te sturen, wordt het gebruik van externe componenten tijdens het testen overbodig en worden aanzienlijke verbeteringen in karakterfoutpercentages bereikt.
   Lees meer

4. SEQ^3: Differentiable Sequence-to-Sequence-to-Sequence Autoencoder for Unsupervised Abstractive Sentence Compression door Christos Baziotis et al. (2019).
   De auteurs presenteren SEQ^3, een sequence-to-sequence-to-sequence autoencoder die twee encoder-decoderparen gebruikt voor onbegeleide zinscompressie. Dit model behandelt woorden als discrete latente variabelen en is effectief gebleken bij taken die grote parallelle corpora vereisen, zoals abstractive sentence compression.
   Lees meer