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RNN模型概述
RNN(Recurrent Neural Network)#xff0c;中文称作循环神经网络#xff0c;它一般以序列数据为输入#xff0c;通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征#xff0c;一般也是以序列形式进行输出。RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的…RNN模型
RNN模型概述
RNN(Recurrent Neural Network)中文称作循环神经网络它一般以序列数据为输入通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征一般也是以序列形式进行输出。RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响。
RNN模型的作用
因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系因此针对自然界具有连续性的输入序列如人类的语言语音等进行很好的处理广泛应用于NLP领域的各项任务如文本分类情感分析意图识别机器翻译等。以一个用户意图识别的例子对RNN的运行过程进行简单的分析 第一步用户输入了What time is it ?首先需要对它进行基本的分词因为RNN是按照顺序工作的每次只接收一个单词进行处理。第二步首先将单词What输送给RNN它将产生一个输出O1。第三步继续将单词time输送给RNN但此时RNN不仅仅利用time来产生输出O2还会使用来自上一层隐层输出O1作为输入信息。第四步重复这样的步骤直到处理完所有的单词。第五步最后将最终的隐层输出O5进行处理来解析用户意图。
RNN模型的分类
从两个角度对RNN模型进行分类第一个角度是输入和输出的结构第二个角度是RNN的内部构造。按照输入和输出的结构进行分类 N vs N - RNNN vs 1 - RNN1 vs N - RNNN vs M - RNN按照RNN的内部构造进行分类: 传统RNNLSTMBi-LSTMGRUBi-GRU N vs N - RNN 它是RNN最基础的结构形式最大的特点就是输入和输出序列是等长的。由于这个限制的存在使其适用范围比较小可用于生成等长度的合辙诗句。N vs 1 - RNN 有时要处理的问题输入是一个序列而要求输出是一个单独的值而不是序列应该怎样建模呢只要在最后一个隐层输出h上进行线性变换就可以了大部分情况下为了更好的明确结果还要使用sigmoid或者softmax进行处理。这种结构经常被应用在文本分类问题上。1 vs N - RNN 如果输入不是序列而输出为序列的情况怎么处理呢最常采用的一种方式就是使该输入作用于每次的输出之上。这种结构可用于将图片生成文字任务等。N vs M - RNN 这是一种不限输入输出长度的RNN结构它由编码器和解码器两部分组成两者的内部结构都是某类RNN它也被称为seq2seq架构。输入数据首先通过编码器最终输出一个隐含变量c之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上以保证输入信息被有效利用。 seq2seq架构最早被提出应用于机器翻译因为其输入输出不受限制如今也是应用最广的RNN模型结构。在机器翻译阅读理解文本摘要等众多领域都进行了非常多的应用实践。
传统RNN模型
RNN结构分析 结构解释图 内部结构分析 在中间的方块部分它的输入有两部分分别是h(t-1)以及x(t)代表上一时间步的隐层输出以及此时间步的输入它们进入RNN结构体后会融合到一起这种融合根据结构解释可知是将二者进行拼接形成新的张量[x(t), h(t-1)]之后这个新的张量将通过一个全连接层(线性层)该层使用tanh作为激活函数最终得到该时间步的输出h(t)它将作为下一个时间步的输入和x(t1)一起进入结构体。以此类推。 根据结构分析得出内部计算公式 激活函数tanh的作用用于帮助调节流经网络的值tanh函数将值压缩在-1和1之间。 传统RNN优缺点
传统RNN的优势
由于内部结构简单对计算资源要求低相比RNN变体LSTM和GRU模型参数总量少了很多在短序列任务上性能和效果都表现优异。
传统RNN的缺点
传统RNN在解决长序列之间的关联时通过实践证明经典RNN表现很差原因是在进行反向传播的时候过长的序列导致梯度的计算异常发生梯度消失或爆炸。
梯度消失或爆炸介绍
根据反向传播算法和链式法则梯度的计算可以简化为以下公式 其中sigmoid的导数值域是固定的在[0, 0.25]之间而一旦公式中的w也小于1那么通过这样的公式连乘后最终的梯度就会变得非常非常小这种现象称作梯度消失。反之如果人为的增大w的值使其大于1那么连乘够就可能造成梯度过大称作梯度爆炸。梯度消失或爆炸的危害: 如果在训练过程中发生了梯度消失权重无法被更新最终导致训练失败梯度爆炸所带来的梯度过大大幅度更新网络参数在极端情况下结果会溢出NaN值。
LSTM模型
LSTMLong Short-Term Memory也称长短时记忆结构它是传统RNN的变体与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联缓解梯度消失或爆炸现象。同时LSTM的结构更复杂它的核心结构可以分为四个部分去解析遗忘门、输入门、细胞状态、输出门。
LSTM结构分析 遗忘门
遗忘门部分结构图与计算公式 遗忘门结构分析 与传统RNN的内部结构计算非常相似首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(t-1)拼接得到[x(t), h(t-1)]然后通过一个全连接层做变换最后通过sigmoid函数进行激活得到f(t)。可以将f(t)看作是门值好比一扇门开合的大小程度门值都将作用在通过该扇门的张量遗忘门门值将作用的上一层的细胞状态上代表遗忘过去的多少信息 又因为遗忘门门值是由x(t)h(t-1)计算得来的因此整个公式意味着根据当前时间步输入和上一个时间步隐含状态h(t-1)来决定遗忘多少上一层的细胞状态所携带的过往信息。
激活函数sigmiod的作用用于帮助调节流经网络的值sigmoid函数将值压缩在0和1之间。
输入门
输入门部分结构图与计算公式 输入门结构分析 输入门的计算公式有两个第一个就是产生输入门门值的公式它和遗忘门公式几乎相同区别只是在于它们之后要作用的目标上。这个公式意味着输入信息有多少需要进行过滤。输入门的第二个公式是与传统RNN的内部结构计算相同。对于LSTM来讲它得到的是当前的细胞状态而不是像经典RNN一样得到的是隐含状态。
细胞状态
细胞状态更新图与计算公式 细胞状态更新分析 细胞更新的结构与计算公式非常容易理解这里没有全连接层只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的C(t-1)相乘再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新C(t)相乘的结果。最终得到更新后的C(t)作为下一个时间步输入的一部分。整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用。
输出门
输出门部分结构图与计算公式 输出门结构分析 输出门部分的公式也是两个第一个即是计算输出门的门值它和遗忘门输入门计算方式相同。第二个即是使用这个门值产生隐含状态h(t)他将作用在更新后的细胞状态C(t)上并做tanh激活最终得到h(t)作为下一时间步输入的一部分。整个输出门的过程就是为了产生隐含状态h(t)。 Bi-LSTM
Bi-LSTM概述
Bi-LSTM即双向LSTM它没有改变LSTM本身任何的内部结构只是将LSTM应用两次且方向不同再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出。 Bi-LSTM结构分析
图中对我爱中国这句话或者叫这个输入序列进行了从左到右和从右到左两次LSTM处理将得到的结果张量进行了拼接作为最终输出。这种结构能够捕捉语言语法中一些特定的前置或后置特征增强语义关联但是模型参数和计算复杂度也随之增加了一倍一般需要对语料和计算资源进行评估后决定是否使用该结构
GRU模型
GRUGated Recurrent Unit也称门控循环单元结构它也是传统RNN的变体同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联缓解梯度消失或爆炸现象。同时它的结构和计算要比LSTM更简单它的核心结构可以分为两个部分去解析更新门、重置门。
GRU结构分析 结构解释图 GRU的更新门和重置门结构图 内部结构分析
和之前分析过的LSTM中的门控一样首先计算更新门和重置门的门值分别是z(t)和r(t)计算方法就是使用X(t)与h(t-1)拼接进行线性变换再经过sigmoid激活。之后重置门门值作用在了h(t-1)上代表控制上一时间步传来的信息有多少可以被利用。接着就是使用这个重置后的h(t-1)进行基本的RNN计算即与x(t)拼接进行线性变化经过tanh激活得到新的h(t)。最后更新门的门值会作用在新的h(t)而1-门值会作用在h(t-1)上随后将两者的结果相加得到最终的隐含状态输出h(t)这个过程意味着更新门有能力保留之前的结果当门值趋于1时 输出就是新的h(t)而当门值趋于0时输出就是上一时间步的h(t-1)。
Bi-GRU
Bi-GRU与Bi-LSTM的逻辑相同都是不改变其内部结构而是将模型应用两次且方向不同再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出。
GRU优缺点 GRU的优势 GRU和LSTM作用相同在捕捉长序列语义关联时能有效抑制梯度消失或爆炸效果都优于传统RNN且计算复杂度相比LSTM要小。 GRU的缺点: GRU仍然不能完全解决梯度消失问题同时其作用RNN的变体有着RNN结构本身的一大弊端即不可并行计算这在数据量和模型体量逐步增大的未来是RNN发展的关键瓶颈。
