GCN原理详解

2024-01-09 23:14:40

【模型解读】浅析RNN到LSTM

本文转载自知乎为言有三的模型解读
源地址为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55949716

原文作者：
知乎言有三，公众号《有三AI》号主，书籍作者，AI/摄影/羽毛球/电影

卷积神经网络使用固定大小的矩阵作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率），适合于图像分类，目标检测，图像分割等。但是除了图像外，还有非常多的信息是非固定长度或者大小的，比如视频，语音，此时更加适合用来处理这些时序信号的网络就是一些时间序列模型。

常见的时间序列模型包括RNN，LSTM等，今天简单说一说

作者 | 言有三

编辑 | 言有三

1 RNN

我们通常所说的RNN实际上有两种，一种是Recurrent Neural Networks，即循环神经网络，一种是Recursive Neural Networks，即递归神经网络。

循环神经网络是首先被提出的，它是一种时间上进行线性递归的神经网络，也就是我们通常所说的RNN。

递归神经网络（recursive neural network）被视为循环神经网络（recurrent neural network）的推广，这是一种在结构上进行递归的神经网络，常用于自然语言处理中的序列学习，它的输入数据本质不一定是时序的，但结构却往往更加复杂，我们这里只说循环神经网络。

一个RNN的结构如下：

左侧就是模型的基本结构，右侧就是它在时间上进行展开的示意图。xt是时刻t的输入，相应的ht，ot分别是对应时刻t的隐藏层和输出层。

上面我们可以看出，一个RNN的输入包括了两个：一个是当前时刻输入xt，用于实时更新状态，另一个是上一时刻隐藏层的状态ht-1，用于记忆状态，而不同时刻的网络共用的是同一套参数。

RNN中常用的激活函数是tanh，所以上面的式子写成公式，就是：

w就是要学习的权重，用几句代码表示RNN就是。

class RNN: 
   def step(self, x): 
      self.h = np.tanh(np.dot(self.W_hh, self.h) + np.dot(self.W_xh, x)) #更新隐藏层
      y = np.dot(self.W_hy, self.h) #得到输出
   return y

普通卷积神经网络的优化使用的是反向传播，那么RNN使用的是什么呢？最常见的还是反向传播，不过是带时序的版本，即BPFT（backpropagation through time），它与BP的原理是完全一样的，只不过计算过程与时间有关。

与普通的反向传播算法一样，它重复地使用链式法则，区别在于损失函数不仅依赖于当前时刻的输出层，也依赖于下一时刻。所以参数W在更新梯度时，必须考虑当前时刻的梯度和下一时刻的梯度，传播示意图如下；

具体的公式我们就不编辑了，大家可以找书看，之所以有后续的LSTM等，就是因为RNN有大问题：因为t时刻的导数会传播到t-1，t-2，… ，1时刻，这样就有了连乘的系数。

连乘一直带来了两个问题：梯度爆炸和消失。而且，在前向过程中，开始时刻的输入对后面时刻的影响越来越小，这就是长距离依赖问题。这样一来，就失去了“记忆”的能力，要知道生物的神经元拥有对过去时序状态很强的记忆能力。

2 LSTM

前面说的RNN有两个问题，长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）就是要解决这两个问题，通过引入若干门来解决，相比RNN多了一个状态cell state。

这个cell state承载着之前所有状态的信息，每到新的时刻，就有相应的操作来决定舍弃什么旧的信息以及添加什么新的信息。这个状态与隐藏层状态h不同，在更新过程中，它的更新是缓慢的，而隐藏层状态h的更新是迅速的。

LSTM的网络结构图如下，输入包括ht-1，xt，输出ht，状态为ct-1，ct。

2.1 遗忘门与遗忘阶段

遗忘门决定了要从上一个状态中舍弃什么信息，它输入上一状态的输出ht-1、当前状态输入信息xt到一个Sigmoid函数中，产生一个介于0到1之间的数值，与上一个时刻的状态ct-1相乘之后来确定舍弃（保留）多少信息。0 表示“完全舍弃”，1 表示“完全保留”，这个阶段完成了对上一个节点cell state进行选择性忘记，遗忘门和它的输出公式如下：

2.2 输入门与选择记忆阶段

选择记忆阶段，也就是对输入有选择性地进行“记忆”，重要的记录下来，不重要的少记一些，它决定了要往当前状态中保存什么新的信息。它输入上一状态的输出ht-1、当前输入信息xt到一个Sigmoid函数中，产生一个介于0到1之间的数值it来确定需要保留多少的新信息。

“候选新信息”则通过输入上一状态的输出、当前状态输入信息和一个tanh激活函数生成。有了遗忘门和输入门之后，就得到了完整的下一时刻的状态Ct，它将用于产生下一状态的隐藏层ht，也就是当前单元的输出。

2.3 输出门与输出阶段

输出门决定了要从cell state中输出什么信息。与之前类似，会先有一个Sigmoid函数产生一个介于0到1之间的数值Ot来确定我们需要输出多少cell state中的信息。cell state的信息在与Ot相乘时首先会经过一个tanh层进行“激活”，得到的就是这个LSTM block的输出信息ht。

以上就是LSTM的基本原理，它通过门控状态来对信息进行选择性的记忆，满足了需要长时间记忆信息和遗忘信息的需求。

当然，随之而来的就是大量的参数，因此后续就有了GRU。另外，RNN和LSTM不止有单向的，还有双向的，这些就留给读者自己去学习了。

时序模型在语音，视频以及自然语言处理等领域有不可替代的作用，虽然相比普通的CNN，模型的复杂度和训练难度都增加了不少，但是在进阶之路上也是需要好好掌握的。

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