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DL-专题-RNN

Index

RNN 的基本结构

  • RNN 本质上是一个递推函数

  • 考虑当前输入 x(t)

  • 以上计算公式可展开为如下计算图（无输出单元）

  • RNN 的前向传播公式

    一般 h(0) 会初始化为 0 向量；并使用 tanh 作为激活函数 f

RNN 常见的几种设计模式（3）

RNN 一般包括以下几种设计模式

  • 每个时间步都有输出，且隐藏单元之间有循环连接

    • 即通常所说 RNN
    • 这种结构会在每个时间步产生一个输出，所以通常用于“Seq2Seq”任务中，比如序列标注、机器翻译等。这些任务通常都比较复杂。

  • 每个时间步都有输出，但是隐藏单元之间没有循环连接，只有当前时刻的输出到下个时刻的隐藏单元之间有循环连接

    • 这种模型的表示能力弱于第一种，但是它更容易训练
    • 因为每个时间步可以与其他时间步单独训练，从而实现并行化
    • 具体来说，就是使用 y(t) 代替 o(t) 输入下一个时间步。

  • 隐藏单元之间有循环连接，但只有最后一个时间步有输出

    • 忽略模式 1 中的中间输出，即可得到这种网络；
    • 这种网络一般用于概括序列。具体来说，就是产生固定大小的表示，用于下一步处理；
    • 在一些“Seq2One”中简单任务中，这种网络用的比较多；因为这些任务只需要关注序列的全局特征。

其中前两种 RNN 分别被称为 Elman network 和 Jordan network；通常所说的 RNN 指的是前者

Recurrent neural network - Wikipedia

RNN 的反向传播（BPTT） TODO

RNN 相关问题

RNN 相比前馈网络/CNN 有什么特点？

  • 前馈网络/CNN 处理序列数据时存在的问题：

    • 一般的前馈网络，通常接受一个定长向量作为输入，然后输出一个定长的表示；它需要一次性接收所有的输入，因而忽略了序列中的顺序信息；
    • CNN 在处理变长序列时，通过滑动窗口+池化的方式将输入转化为一个定长的向量表示，这样做可以捕捉到序列中的一些局部特征，但是很难学习到序列间的长距离依赖。

  • RNN 处理时序数据时的优势：

    • RNN 很适合处理序列数据，特别是带有时序关系的序列，比如文本数据；
    • RNN 把每一个时间步中的信息编码到状态变量中，使网络具有一定的记忆能力，从而更好的理解序列信息。
    • 由于 RNN 具有对序列中时序信息的刻画能力，因此在处理序列数据时往往能得到更准确的结果。

  • 展开后的 RNN（无输出）

    • 一个长度为 T 的 RNN 展开后，可以看做是一个 T 层的前馈网络；同时每一层都可以有新的输入

    • 通过对当前输入 x_t 和上一层的隐状态 h_{t-1} 进行编码，第 t 层的隐状态 h_t 记录了序列中前 t 个输入的信息。

      普通的前馈网络就像火车的一节车厢，只有一个入口，一个出口；而 RNN 相当于一列火车，有多节车厢接收当前时间步的输入信息并输出编码后的状态信息（包括当前的状态和之前的所有状态）。

    • 最后一层隐状态 x_T 编码了整个序列的信息，因此可以看作整个序列的压缩表示。

    • 常见的文本分类任务中，将 h_T 通过一个 Softmax 层，即可获得作为每个类别的概率：

    其中

    • U 为输入层到隐藏层的权重矩阵
    • W 为隐藏层从上一时刻到下一时刻的状态转移权重矩阵
    • f 为隐藏层激活函数，通常可选 tanh 或 ReLU；
    • g 为输出层激活函数，可以采用 Softmax、Sigmoid 或线性函数（回归任务）
    • 通常 h_{-1} 初始化为 0 向量。

RNN 为什么会出现梯度消失/梯度爆炸？

  • 最大步长为 T 的 RNN 展开后相当于一个共享参数的 T 层前馈网络

    • RNN 的前向传播过程

    • 展开前一层

    • RNN 的梯度计算公式

      其中

      上标 (t) 表示时间步，下标 n 表示隐藏层的单元数（维度）；diag() 为对角矩阵

RNN 中能否使用 ReLU 作为激活函数？

RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？ - 知乎

  • 答案是肯定的。但是会存在一些问题。

    其实 ReLU 最早就是为了解决 RNN 中的梯度消失问题而设计的。

  • 假设使用 ReLU 并始终处于激活状态（a_{t-1} > 0），则 f(x) = x，即

    • 按照以上的步骤继续展开，最终结果中将包含 t 个 W 连乘，如果 W 不是单位矩阵，最终结果将趋于 0 或无穷。

    • 因此，在 RNN 中使用 ReLU 应该注意使用单位矩阵来初始化权重矩阵。

      为什么普通的前馈网络或 CNN 中不会出现这中现象？

      因为他们每一层的 W 不同，且在初始化时是独立同分布的，因此可以在一定程度相互抵消。即使多层之后一般也不会出现数值问题。

  • 使用 ReLU 也不能完全避免 RNN 中的梯度消失/爆炸问题，问题依然在于存在 t 个 W 的连乘项。

    • 注意最后一步，假设所有神经元都处于激活状态，当 ReLU 作为 f 时，有

    • 可见只要 W 不是单位矩阵，还是可能会出现梯度消失/爆炸。

如果使用 ReLU 作为 RNN 的激活函数，应该注意什么？

梯度爆炸的解决方法

  • 梯度截断

梯度消失的解决方法（针对 RNN）

  • 残差结构
  • 门控机制（LSTM、GRU）

LSTM 相关问题

Understanding LSTM Networks - colah's blog

LSTM 的内部结构

  • LSTM 在传统 RNN 的基础上加入了门控机制来限制信息的流动。

  • LSTM （上）与传统 RNN（下） 的内部结构对比

  • 具体来说，LSTM 中加入了三个“门”：遗忘门 f、输入门 i、输出门 o，以及一个内部记忆状态 C

    • “遗忘门 f”控制前一步记忆状态中的信息有多大程度被遗忘；
    • “输入门 i”控制当前计算的新状态以多大的程度更新到记忆状态中；
    • “记忆状态 C”间的状态转移由输入门和遗忘门共同决定
    • “输出门 o”控制当前的输出有多大程度取决于当前的记忆状态

完整的 LSTM 前向传播公式

其中运算符 o（\circ） 表示向量中的元素按位相乘；有的地方也使用符号 ⊙（\odot）表示

LSTM 是如何实现长短期记忆的？（遗忘门和输入门的作用）

  • LSTM 主要通过遗忘门和输入门来实现长短期记忆。
    • 如果当前时间点的状态中没有重要信息，遗忘门 f 中各分量的值将接近 1（f -> 1）；输入门 i 中各分量的值将接近 0（i -> 0）；此时过去的记忆将会被保存，从而实现长期记忆；
    • 如果当前时间点的状态中出现了重要信息，且之前的记忆不再重要，则 f -> 0，i -> 1；此时过去的记忆被遗忘，新的重要信息被保存，从而实现短期记忆；
    • 如果当前时间点的状态中出现了重要信息，但旧的记忆也很重要，则 f -> 1，i -> 1。

LSTM 里各部分使用了不同的激活函数，为什么？可以使用其他激活函数吗？

  • 在 LSTM 中，所有控制门都使用 sigmoid 作为激活函数（遗忘门、输入门、输出门）；
  • 在计算候选记忆或隐藏状态时，使用双曲正切函数 tanh 作为激活函数

sigmoid 的“饱和”性

  • 所谓饱和性，即输入超过一定范围后，输出几乎不再发生明显变化了
  • sigmoid 的值域为 (0, 1)，符合门控的定义：
    • 当输入较大或较小时，其输出会接近 1 或 0，从而保证门的开或关；
    • 如果使用非饱和的激活函数，将难以实现门控/开关的效果。
  • sigmoid 是现代门控单元中的共同选择。

为什么使用 tanh？

  • 使用 tanh 作为计算状态时的激活函数，主要是因为其值域为 (-1, 1)：
    • 一方面，这与多数场景下特征分布以 0 为中心相吻合；
    • 另一方面，可以避免在前向传播的时候发生数值问题（主要是上溢）
  • 此外，tanh 比 sigmoid 在 0 附近有更大的梯度，通常会使模型收敛更快。

    早期，使用 h(x) = 2*sigmoid(x) - 1 作为激活函数，该激活函数的值域也是 (-1, 1)

Hard gate

  • 在一些对计算能力有限制的设备中，可能会使用 hard gate
  • 因为 sigmoid 求指数时需要一定的计算量，此时会使用 0/1 门（hard gate）让门控输出 0 或 1 的离散值。

窥孔机制

Gers F A, Schmidhuber J. Recurrent nets that time and count[C]. 2000.

  • LSTM 通常使用输入 x_t 和上一步的隐状态 h_{t-1} 参与门控计算；

  • 窥孔机制指让记忆状态也参与门控的计算中

GRU 与 LSTM 的关系

  • GRU 认为 LSTM 中的遗忘门和输入门的功能有一定的重合，于是将其合并为一个更新门。

    其实，早期的 LSTM 中本来就是没有遗忘门的 [1]，因为研究发现加入遗忘门能提升性能 [2]，从而演变为如今的 LSTM.

    [1] Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory[J]. 1997.
    [2] Gers F A, Schmidhuber J, Cummins F. Learning to forget: Continual prediction with LSTM[J]. 1999.

  • GRU 相比 LSTM 的改动：

    • GRU 把遗忘门和输入门合并为更新门（update） z，并使用重置门（reset） r 代替输出门；
    • 合并了记忆状态 C 和隐藏状态 h

    其中

    • 更新门 z用于控制前一时刻的状态信息被融合到当前状态中的程度
    • 重置门 r用于控制忽略前一时刻的状态信息的程度

完整的 GRU 前向传播公式

遵从原文表示，没有加入偏置