1.长短期记忆网络LSTM
LSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题,是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为,而不是需要努力学习的东西!
所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的RNN中,这个重复模块具有非常简单的结构,例如只有单个tanh层,如下图所示。
[外链图片转存失败(img-EwKxtSFp-1569051242265)(./images/lstm-rnn.jpg)]
LSTM具有同样的结构,但是重复的模块拥有不同的结构,如下图所示。与RNN的单一神经网络层不同,这里有四个网络层,并且以一种非常特殊的方式进行交互。
1.1 LSTM–遗忘门
LSTM 的第一步要决定从细胞状态中舍弃哪些信息。这一决定由所谓“遗忘门层”的 S 形网络层做出。它接收 ht−1 和 xt,并且对细胞状态 Ct−1 中的每一个数来说输出值都介于 0 和 1 之间。1 表示“完全接受这个”,0 表示“完全忽略这个”。
1.2 LSTM–输入门
下一步就是要确定需要在细胞状态中保存哪些新信息。这里分成两部分。第一部分,一个所谓“输入门层”的 S 形网络层确定哪些信息需要更新。第二部分,一个 tanh 形网络层创建一个新的备选值向量—— C~t,可以用来添加到细胞状态。在下一步中我们将上面的两部分结合起来,产生对状态的更新。
1.3 LSTM–细胞状态更新
现在更新旧的细胞状态 Ct−1 更新到 Ct。先前的步骤已经决定要做什么,我们只需要照做就好。
我们对旧的状态乘以 ft,用来忘记我们决定忘记的事。然后我们加上 it⊙C~t,这是新的候选值,根据我们对每个状态决定的更新值按比例进行缩放。
1.4 LSTM–输出门
最后,我们需要确定输出值。输出依赖于我们的细胞状态,但会是一个“过滤的”版本。首先我们运行 S 形网络层,用来确定细胞状态中的哪些部分可以输出。然后,我们把细胞状态输入 tanh(把数值调整到 −1 和 1 之间)再和 S 形网络层的输出值相乘,部这样我们就可以输出想要输出的分。
1.5 LSTM的变种
目前我所描述的还只是一个相当一般化的 LSTM 网络。但并非所有 LSTM 网络都和之前描述的一样。事实上,几乎所有文章都会改进 LSTM 网络得到一个特定版本。差别是次要的,但有必要认识一下这些变种。
(1) 一个流行的 LSTM 变种由 Gers 和 Schmidhuber 提出,在 LSTM 的基础上添加了一个“窥视孔连接”,这意味着我们可以让门网络层输入细胞状态。
上图中我们为所有门添加窥视孔,但许多论文只为部分门添加.
(2)另一个变种把遗忘和输入门结合起来。同时确定要遗忘的信息和要添加的新信息,而不再是分开确定。当输入的时候才会遗忘,当遗忘旧信息的时候才会输入新数据。
(3)一个更有意思的 LSTM 变种称为 Gated Recurrent Unit(GRU),由 Cho 等人提出。GRU 把遗忘门和输入门合并成为一个“更新门”,把细胞状态和隐含状态合并,还有其他变化。这样做使得 GRU 比标准的 LSTM 模型更简单,因此正在变得流行起来。
2.LSTM前向传播与反向传播
本小节只推导添加“窥视孔连接”的变种LSTM,如下图所示,其它LSTM变种的推导方法与该方法类似,这里不做过多介绍。对反向传播算法了解不够透彻的,请参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/79657669 ,这里有详细的推导过程,本文将直接使用https://zhuanlan.zhihu.com/p/79657669的结论。
为了更直观的推导反向传播算法,将其转化为右图所示形式。
2.1 LSTM前向传播
LSTM在t时刻的前向传播公式为:
⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧it=σ(i~t)=σ(Wxixt+Whiht−1+Wcict−1+bi)ft=σ(f~t)=σ(Wxfxt+Whfht−1+Wcfct−1+bf)gt=tanh(g~t)=tanh(Wxgxt+Whght−1+bg)ot=σ(o~t)=σ(Wxoxt+Whoht−1+Wcoct+bo)ct=ct−1⊙ft+gt⊙itmt=tanh(ct)ht=ot⊙mtyt=Wyhht+by
2.2 LSTM反向传播
已知:∂yt∂J,∂ct+1∂J,∂o~t+1∂J,,∂f~t+1∂J,∂i~t+1∂J,∂g~t+1∂J,求某个节点梯度时,首先应该找到该节点的输出节点,然后分别计算所有输出节点的梯度乘以输出节点对该节点的梯度,最后相加即可得到该节点的梯度。如计算∂ht∂J时,找到ht节点的所有输出节点yt、o~t+1、f~t+1、i~t+1、g~t+1,然后分别计算输出节点的梯度(如∂yt∂J)与输出节点对ht的梯度的乘积(如∂yt∂JWyhT),最后相加即可得到节点ht的梯度:
∂ht∂J=∂yt∂JWyhT+∂o~t+1∂JWhoT+∂f~t+1∂JWhfT+∂i~t+1∂JWhiT+∂g~t+1∂JWhgT
同理可得t时刻其它节点的梯度:
⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧∂ht∂J=∂yt∂JWyhT+∂o~t+1∂JWhoT+∂f~t+1∂JWhfT+∂i~t+1∂JWhiT+∂g~t+1∂JWhgT∂mt∂J=∂ht∂J⊙ot∂ct∂J=∂mt∂Jdctdmt+∂ct+1∂J⊙ft+1+∂f~t+1∂JWcfT+∂i~t+1∂JWciT∂gt∂J=∂ct∂J⊙it∂it∂J=∂ct∂J⊙gt∂ft∂J=∂ct∂J⊙ct−1∂ot∂J=∂ht∂J⊙mt⎭⎪⎪⎪⎬⎪⎪⎪⎫⇒⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧∂g~t∂J=∂gt∂J(1−gt2)∂i~t∂J=∂it∂Jit(1−it)∂f~t∂J=∂ft∂Jft(1−ft)∂o~t∂J=∂ot∂Jit(1−ot)∂xt∂J=∂o~t∂JWxoT+∂f~t∂JWxfT+∂i~t∂JWxiT+∂g~t∂JWxgT
对参数的梯度:
⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧∂Who∂J=htT∂o~t+1∂J∂Whf∂J=htT∂f~t+1∂J∂Whi∂J=htT∂i~t+1∂J∂Whg∂J=htT∂g~t+1∂J⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧∂Wyh∂J=htT∂yt∂J∂Wcf∂J=ctT∂f~t+1∂J∂Wci∂J=ctT∂i~t+1∂J∂Wco∂J=ctT∂o~t∂J⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧∂Wxo∂J=xtT∂o~t∂J∂Wxf∂J=xtT∂f~t∂J∂Wxi∂J=xtT∂i~t∂J∂Wxg∂J=xtT∂g~t∂J
参考资料:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/8506949.html