循环神经网络详解(RNN + LSTM)(一）

一、什么是循环神经网络：

• 循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN的这种能力，使深度学习模型在解决语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域的问题时有所突破。
• 我们需要重点来了解一下RNN的特点这句话，什么是序列特性呢？就是符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性，举几个例子：
• 拿人类的某句话来说，也就是人类的自然语言，是不是符合某个逻辑或规则的字词拼凑排列起来的，这就是符合序列特性。
• 语音，我们发出的声音，每一帧每一帧的衔接起来，才凑成了我们听到的话，这也具有序列特性、
• 股票，随着时间的推移，会产生具有顺序的一系列数字，这些数字也是具有序列特性。

二、为什么要发明循环神经网络：

我们先来看一个NLP很常见的问题，命名实体识别，举个例子，现在有两句话：

• 第一句话：I like eating apple！（我喜欢吃苹果！）

• 第二句话：The Apple is a great company！（苹果真是一家很棒的公司！）

  现在的任务是要给apple打Label，我们都知道第一个apple是一种水果，第二个apple是苹果公司，假设我们现在有大量的已经标记好的数据以供训练模型，当我们使用全连接的神经网络时，我们做法是把apple这个单词的特征向量输入到我们的模型中（如下图），在输出结果时，让我们的label里，正确的label概率最大，来训练模型，但我们的语料库中，有的apple的label是水果，有的label是公司，这将导致，模型在训练的过程中，预测的准确程度，取决于训练集中哪个label多一些，这样的模型对于我们来说完全没有作用。问题就出在了我们没有结合上下文去训练模型，而是单独的在训练apple这个单词的label，这也是全连接神经网络模型所不能做到的，于是就有了我们的循环神经网络。
  

三、循环神经网络的结构及原理：

• 我们现在这样来理解，如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度相同）；U是输入层到隐藏层的权重矩阵，o也是一个向量，它表示输出层的值；V是隐藏层到输出层的权重矩阵。
• 那么，现在我们来看看W是什么。循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。

我们给出这个抽象图对应的具体图：
我们从上图就能够很清楚的看到，上一时刻的隐藏层是如何影响当前时刻的隐藏层的。

如果我们把上面的图展开，循环神经网络也可以画成下面这个样子：

• 现在看上去就比较清楚了，这个网络在t时刻接收到输入X(t)之后，隐藏层的值是S(t)，输出值是O(t) 。关键一点是， S(t)的值不仅仅取决于 X(t) ，还取决于 S(t-1) 。我们可以用下面的公式来表示循环神经网络的计算方法：
  

• 注意：

  • 为了简单说明问题，偏置都没有包含在公式里面。

四、什么是LSTM：

• Long short-term memory，翻译过来就是长短期记忆，是RNN的一种，比普通RNN高级，基本一般情况下说使用RNN都是使用LSTM，现在很少有人使用上面讲的那个最基础版的RNN，因为那个存在一些问题，LSTM效果好，当然会选择它了！

五、为什么LSTM比普通RNN效果好？

• 这里就牵扯到梯度消失和爆炸的问题了，上面那个最基础版本的RNN，我们可以看到，每一时刻的隐藏状态都不仅由该时刻的输入决定，还取决于上一时刻的隐藏层的值，如果一个句子很长，到句子末尾时，它将记不住这个句子的开头的详细内容。LSTM通过它的“门控装置”有效的缓解了这个问题，这也就是为什么我们现在都在使用LSTM而非普通RNN。

六、揭开LSTM神秘的面纱：

既然前面已经说了，LSTM是RNN的一种变体，更高级的RNN，那么它的本质还是一样的，还记得RNN的特点吗，可以有效的处理序列数据，当然LSTM也可以，还记得RNN是如何处理有效数据的吗，是不是每个时刻都会把隐藏层的值存下来，到下一时刻的时候再拿出来用，这样就保证了，每一时刻含有上一时刻的信息，我们把存每一时刻信息的地方叫做Memory
Cell，中文就是记忆细胞，可以这么理解。

打个比喻吧，普通RNN就像一个乞丐，路边捡的，别人丢的，什么东西他都想要，什么东西他都不嫌弃，LSTM就像一个贵族，没有身份的东西他不要，他会精心挑选符合自己身份的物品。这是为什么呢？有没有思考过，原因很简单，乞丐没有选择权，他的能力注定他只能当一个乞丐，因此他没有挑选的权利，而贵族不一样，贵族能力比较强，经过自己的打拼，终于有了地位和身份，所以可以选择舍弃一些低档的东西，这也是能力的凸显。

LSTM和普通RNN正是贵族和乞丐，RNN什么信息它都存下来，因为它没有挑选的能力，而LSTM不一样，它会选择性的存储信息，因为它能力强，它有门控装置，它可以尽情的选择。普通RNN只有中间的Memory用来存所有的信息，而从下图我们可以看到，LSTM多了三个Gate，也就是三个门，什么意思呢？在现实生活中，门就是用来控制进出的，门关上了，你就进不去房子了，门打开你就能进去，同理，这里的门是用来控制每一时刻信息记忆与遗忘的。

依次来解释一下这三个门：

Input Gate：中文是输入门，在每一时刻从输入层输入的信息会首先经过输入门，输入门的开关会决定这一时刻是否会有信息输入到Memory Cell。
Output Gate：中文是输出门，每一时刻是否有信息从Memory Cell输出取决于这一道门。
Forget Gate：中文是遗忘门，每一时刻Memory Cell里的值都会经历一个是否被遗忘的过程，就是由该门控制的，如果打卡，那么将会把Memory Cell里的值清除，也就是遗忘掉。

• 按照上图的顺序，信息在传递的顺序，是这样的：先经过输入门，看是否有信息输入，再判断遗忘门是否选择遗忘Memory Cell里的信息，最后再经过输出门，判断是否将这一时刻的信息进行输出。

七、LSTM内部结构

• 首先看图中最中间的地方，Cell，我们上面也讲到了memory cell，也就是一个记忆存储的地方，这里就类似于普通RNN的S(t) ，都是用来存储信息的，这里面的信息都会保存到下一时刻，其实标准的叫法应该是 h(t) ，因为这里对应神经网络里的隐藏层，所以是hidden的缩写，无论普通RNN还是LSTM其实t时刻的记忆细胞里存的信息，都应该被称为h(t) 。再看最上面的a ，是这一时刻的输出，也就是类似于普通RNN里的 O(t) 。最后，我们再来看这四个Z(o), Z(f), Z(i), Z，这四个相辅相成，才造就了中间的Memory Cell里的值，普通RNN里有个 X(t)作为输入，那LSTM的输入在哪？别着急，其实这四个 Z(o), Z(f), Z(i), Z 都有输入向量X(t)的参与。对了，在解释这四个分别是什么之前，我要先解释一下上图的所有这个符号，
  
  都代表一个激活函数，LSTM里常用的激活函数有两个，一个是tanh，一个是sigmoid。

• 其中 Z是最为普通的输入，可以从上图中看到， Z 是通过该时刻的输入X(t)和上一时刻存在memory
  cell里的隐藏层信息h(t-1) 向量拼接，再与权重参数向量 W点积，得到的值经过激活函数tanh最终会得到一个数值，也就是Z，注意只有Z的激活函数是tanh，因为 Z是真正作为输入的，其他三个都是门控装置。
• 再来看 Z(i)，input gate的缩写i，所以也就是输入门的门控装置，Z(i)同样也是通过该时刻的输入X(t)和上一时刻隐藏状态，也就是上一时刻存下来的信息 h(t-1)向量拼接，在与权重参数向量w(i)点积（注意每个门的权重向量都不一样，这里的下标i代表input的意思，也就是输入门）。得到的值经过激活函数sigmoid的最终会得到一个0-1之间的一个数值，用来作为输入门的控制信号。
• 以此类推，Z(f)，Z(o) 分别是缩写forget和output的门控装置，原理与上述输入门的门控装置类似。
• 上面说了，只有 Z是输入，其他的三个都是门控装置，负责把控每一阶段的信息记录与遗忘，具体是怎样的呢？我们先来看公式：

首先解释一下，经过这个sigmod激活函数后，得到的 Z(i), Z(f) Z(o) 都是在0到1之间的数值，1表示该门完全打开，0表示该门完全关闭。

参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/123211148

最后

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