【圖解】循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)
作者：zhenguo，深度學(xué)習(xí)研究院
這篇文章，闡述了RNN的方方面面，包括模型結(jié)構(gòu)，優(yōu)缺點(diǎn)，RNN模型的幾種應(yīng)用，RNN常使用的激活函數(shù)，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何試圖解決這些問題，RNN變體等。
這篇文章最大特點(diǎn)是圖解版本，其次語言簡(jiǎn)練，總結(jié)全面。
概述
傳統(tǒng)RNN的體系結(jié)構(gòu)。Recurrent neural networks，也稱為RNNs，是一類允許先前的輸出用作輸入，同時(shí)具有隱藏狀態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它們通常如下所示：
對(duì)于每一時(shí)步 , 激活函數(shù) ? ，輸出 被表達(dá)為:
這里 是時(shí)間維度網(wǎng)絡(luò)的共享權(quán)重系數(shù)
是激活函數(shù)
下表總結(jié)了典型RNN架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)：
| 優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
|---|---|
| 處理任意長度的輸入 | 計(jì)算速度慢 |
| 模型形狀不隨輸入長度增加 | 難以獲取很久以前的信息 |
| 計(jì)算考慮了歷史信息 | 無法考慮當(dāng)前狀態(tài)的任何未來輸入 |
| 權(quán)重隨時(shí)間共享 |
RNNs應(yīng)用
RNN模型主要應(yīng)用于自然語言處理和語音識(shí)別領(lǐng)域。下表總結(jié)了不同的應(yīng)用：
| RNN 類型 | 圖解 | 例子 |
|---|---|---|
| 1對(duì)1 |
| 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 1對(duì)多 |
| 音樂生成 |
| 多對(duì)1 |
| 情感分類 |
| 多對(duì)多 |
| 命名實(shí)體識(shí)別 |
| 多對(duì)多 |
| 機(jī)器翻譯 |
損失函數(shù)
對(duì)于RNN網(wǎng)絡(luò)，所有時(shí)間步的損失函數(shù) 是根據(jù)每個(gè)時(shí)間步的損失定義的，如下所示：
時(shí)間反向傳播
在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行反向傳播。在時(shí)間步，損失相對(duì)于權(quán)重矩陣的偏導(dǎo)數(shù)表示如下：
處理長短依賴
常用激活函數(shù)
RNN模塊中最常用的激活函數(shù)描述如下：
| Sigmoid | Tanh | RELU |
|---|---|---|
|
|
|
梯度消失/爆炸
在RNN中經(jīng)常遇到梯度消失和爆炸現(xiàn)象。之所以會(huì)發(fā)生這種情況，是因?yàn)楹茈y捕捉到長期的依賴關(guān)系，因?yàn)槌朔ㄌ荻瓤梢噪S著層的數(shù)量呈指數(shù)遞減/遞增。
梯度修剪
梯度修剪是一種技術(shù)，用于執(zhí)行反向傳播時(shí)，有時(shí)遇到的梯度爆炸問題。通過限制梯度的最大值，這種現(xiàn)象在實(shí)踐中得以控制。
門的類型
為了解決消失梯度問題，在某些類型的RNN中使用特定的門，并且通常有明確的目的。它們通常標(biāo)注為，等于：
其中，是特定于門的系數(shù)，是sigmoid函數(shù)。主要內(nèi)容總結(jié)如下表：
| 門的種類 | 作用 | 應(yīng)用 |
|---|---|---|
| 更新門 | 過去對(duì)現(xiàn)在有多重要？ | GRU, LSTM |
| 關(guān)聯(lián)門 | 丟棄過去信息? | GRU, LSTM |
| 遺忘門 | 是不是擦除一個(gè)單元? | LSTM |
| 輸出門 | 暴露一個(gè)門的多少? | LSTM |
GRU/LSTM
Gated Recurrent Unit（GRU）和長-短期記憶單元（LSTM）處理傳統(tǒng)RNNs遇到的消失梯度問題，LSTM是GRU的推廣。下表總結(jié)了每種結(jié)構(gòu)的特征方程：
RNN的變體
下表總結(jié)了其他常用的RNN模型：
| Bidirectional (BRNN) | Deep (DRNN) |
|---|---|
|
|
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