一文看懂從 RNN 到 LSTM

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這是在看了臺大李宏毅教授的深度學習視頻之后的一點總結(jié)和感想。看完介紹的第一部分 RNN 尤其 LSTM 的介紹之后，整個人醍醐灌頂。本篇博客就是對視頻的一些記錄加上了一些個人的思考。

???0. 從 RNN 說起

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，他能夠處理序列變化的數(shù)據(jù)。比如某個單詞的意思會因為上文提到的內(nèi)容不同而有不同的含義，RNN 就能夠很好地解決這類問題。

???1. 普通 RNN

先簡單介紹一下一般的 RNN。其主要形式如下圖所示（圖片均來自臺大李宏毅教授的PPT）：這里：?為當前狀態(tài)下數(shù)據(jù)的輸入，??表示接收到的上一個節(jié)點的輸入。?為當前節(jié)點狀態(tài)下的輸出，而??為傳遞到下一個節(jié)點的輸出。通過上圖的公式可以看到，輸出?h'?與?x?和?h?的值都相關(guān)。而?y?則常常使用?h'?投入到一個線性層（主要是進行維度映射）然后使用softmax進行分類得到需要的數(shù)據(jù)。對這里的?y?如何通過?h'?計算得到往往看具體模型的使用方式。通過序列形式的輸入，我們能夠得到如下形式的 RNN。

???2. LSTM

2.1 什么是 LSTM

長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的 RNN，主要是為了解決長序列訓練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的 RNN，LSTM 能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。LSTM 結(jié)構(gòu)（圖右）和普通 RNN 的主要輸入輸出區(qū)別如下所示。相比RNN只有一個傳遞狀態(tài)??，LSTM有兩個傳輸狀態(tài)，一個??（cell state），和一個?（hidden state）。（Tips：RNN 中的??對于 LSTM 中的??）其中對于傳遞下去的??改變得很慢，通常輸出的??是上一個狀態(tài)傳過來的??加上一些數(shù)值。而??則在不同節(jié)點下往往會有很大的區(qū)別。

2.2 深入 LSTM 結(jié)構(gòu)

下面具體對 LSTM 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)來進行剖析。首先使用 LSTM 的當前輸入??和上一個狀態(tài)傳遞下來的??拼接訓練得到四個狀態(tài)。其中，??，??，?是由拼接向量乘以權(quán)重矩陣之后，再通過一個??激活函數(shù)轉(zhuǎn)換成0到1之間的數(shù)值，來作為一種門控狀態(tài)。而??則是將結(jié)果通過一個??激活函數(shù)將轉(zhuǎn)換成-1到1之間的值（這里使用??是因為這里是將其做為輸入數(shù)據(jù)，而不是門控信號）。

下面開始進一步介紹這四個狀態(tài)在 LSTM 內(nèi)部的使用。（敲黑板）

?是 Hadamard Product，也就是操作矩陣中對應(yīng)的元素相乘，因此要求兩個相乘矩陣是同型的。??則代表進行矩陣加法。
LSTM 內(nèi)部主要有三個階段：1. 忘記階段。這個階段主要是對上一個節(jié)點傳進來的輸入進行選擇性忘記。簡單來說就是會 “忘記不重要的，記住重要的”。具體來說是通過計算得到的??（f表示forget）來作為忘記門控，來控制上一個狀態(tài)的??哪些需要留哪些需要忘。2. 選擇記憶階段。這個階段將這個階段的輸入有選擇性地進行“記憶”。主要是會對輸入??進行選擇記憶。哪些重要則著重記錄下來，哪些不重要，則少記一些。當前的輸入內(nèi)容由前面計算得到的??表示。而選擇的門控信號則是由??（i 代表 information）來進行控制。

將上面兩步得到的結(jié)果相加，即可得到傳輸給下一個狀態(tài)的??。也就是上圖中的第一個公式。

3. 輸出階段。這個階段將決定哪些將會被當成當前狀態(tài)的輸出。主要是通過??來進行控制的。并且還對上一階段得到的??進行了放縮（通過一個 tanh 激活函數(shù)進行變化）。與普通 RNN 類似，輸出??往往最終也是通過??變化得到。

???3. 總結(jié)

以上，就是 LSTM 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。通過門控狀態(tài)來控制傳輸狀態(tài)，記住需要長時間記憶的，忘記不重要的信息；而不像普通的 RNN 那樣只能夠“呆萌”地僅有一種記憶疊加方式。對很多需要“長期記憶”的任務(wù)來說，尤其好用。但也因為引入了很多內(nèi)容，導致參數(shù)變多，也使得訓練難度加大了很多。因此很多時候我們往往會使用效果和 LSTM 相當?shù)珔?shù)更少的 GRU 來構(gòu)建大訓練量的模型。—?完?—

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