循环神经网络教程 Part 4笔记

Note: RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO

本教程包括以下几个部分

1.Introduction To RNNs

2.Implementing a RNN using Python and Theano

3.Understanding the Backpropagation Through Time (BPTT) algorithm and the vanishing gradient problem

4.Implementing a GRU/LSTM RNN

本文我们将学习LSTM网络和GRUs(Gated Recurrent Units).LSTMs首次由 Sepp Hochreiter和 Jürgen Schmidhuber于1997年提出。GRUs，于2014年首次使用，是LSTMs的一个简单变体。

LSTM网络

LSTMs我们通过一个门限机制设计用来处理梯度消失问题。首先来看LSTM如何计算隐层状态st(用∘代表元素相乘)

ifogctst=σ(xtUi+st−1Wi)=σ(xtUf+st−1Wf)=σ(xtUo+st−1Wo)=σ(xtUg+st−1Wg)=ct−1∘f+g∘i=tanh(ct)∘o

i,f,o 分别叫做input，forget，output gates（门）。注意他们方程完全相同，只是参数不同。称其为门限，是因为sigmod函数将向量的值压缩到0-1之间，通过将其与另一个向量元素相乘，你就可以确定该向量的哪些部分可以通过。输入门定义了对输入新计算的状态的允许通过的部分。遗忘门定义了前一状态允许通过的程度，输出门定义了允许中间层输出暴露给外部网络的程度。

g是候选隐层状态，根据当前输入及前一隐层状态计算。与原始RNN计算方式完全相同。

ct是中间记忆单元。是前一状态和遗忘门的乘积，以及新状态g和输入门的乘积。

对于记忆ct。不是所有的中间状态层与隐层状态相关。

标准RNN可以看做LSTMs的一个特例。即输入门置1，遗忘门置0，输出门置1。



另外还有很多LSTM的变体。一个比较常见的变体是创建一个peephole连接，从而允许门限不仅依赖于上一隐层，还依赖于上一中间状态层。 LSTM: A Search Space Odyssey 介绍了各种LSTM结构。

GRUs

GRU的思想与LSTM十分类似，如公式：

zrhst=σ(xtUz+st−1Wz)=σ(xtUr+st−1Wr)=tanh(xtUh+(st−1∘r)Wh)=(1−z)∘h+z∘st−1

GRU有两个门，重置门r，和更新门z。重置门决定如何将新的输入与先前记忆连接，更新门决定保留多少先前记忆。如果我们设置重置门为1，更新门为0，我们又得到标准RNN。利用门限机制学习长依赖的基本思想与LSTM相同，但有几点关键区别：

GRU有两个门限，LSTM有三个。

输入门和遗忘门通过更新门组合，重置门直接应用于前一隐层状态。因此，LSTM中的重置门的任务分担到（GRU中的）重置门与更新门中。

计算输出时没有采用第二个非线性单元。

GRU VS LSTM

许多任务中，GRU和LSTM具有相当的性能，超参数的调整比结构的选择更为重要。GRUs参数更少，因此训练速度会快一点，或者需要更少的数据去泛化。也就是说，如果你有更多的数据，LSTMs也许会有更好的结果。

参考博文

http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-network-tutorial-part-4-implementing-a-grulstm-rnn-with-python-and-theano/