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1早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况其中第一个观测值包含一个校验和 目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。 在这种情况下第一个词元的影响至关重要。
RNN的表现将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度 因为它会影响所有后续的观测值。
LSTM和GRU的表现提供某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。
2 一些词元没有相关的观测值。
例如在对网页内容进行情感分析时 可能有一些辅助HTML代码与网页传达的情绪无关。
RNN的表现没有机制来跳过隐状态表示中的此类词元。
LSTM和GRU的表现有一些机制来跳过隐状态表示中的此类词元。
3序列的各个部分之间存在逻辑中断。
例如书的章节之间可能会有过渡存在 或者证券的熊市和牛市之间可能会有过渡存在。
RNN的表现在这种情况下没有办法来重置我们的内部状态表示。
LSTM和GRU的表现在这种情况下有一法来重置我们的内部状态表示。
2、LSTM和GRU能力相对占优的原理和机制
1GRU
支持隐状态的门控。 这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态 以及应该何时重置隐状态。 这些机制是可学习的并且能够解决了上面列出的问题。 例如如果第一个词元非常重要 模型将学会在第一次观测之后不更新隐状态。 同样模型也可以学会跳过不相关的临时观测。 最后模型还将学会在需要的时候重置隐状态。
下面具体讨论各类门控的作用。
重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。
更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。
重置门的数学表达式
对于给定的时间步假设输入是一个小批量样本数输入数前一个时间步的隐状态是隐藏单元数。
那么重置门和更新门的计算方式如下所示 其中、、和是权重参数是偏置参数。表示sigmoid函数将输入值转换到区间0,1内。
将重置门与常规隐状态更新机制集成得到时间步的候选隐状态
。
候选隐状态结合更新门形成新的隐状态
。
每当更新门接近1时模型就倾向只保留旧状态。 此时来自的信息基本上被忽略 从而有效地跳过了依赖链条中的时间步。 相反当接近0时 新的隐状态就会接近候选隐状态。 这些设计可以帮助我们处理循环神经网络中的梯度消失问题 并更好地捕获时间步距离很长的序列的依赖关系。 例如如果整个子序列的所有时间步的更新门都接近于1 则无论序列的长度如何在序列起始时间步的旧隐状态都将很容易保留并传递到序列结束。
