通俗点讲解 RNN、LSTM、GRU

　　与传统的前向神经网络和卷积神经网络不同，递归神经网络(RNN)是一种擅长处理文本、时间序列、股票市场等序列数据的模型。主要介绍了循环神经网络中RNN、LSTM、GRU几个重要模型的发展过程和结构差异，并详细推导了RNN梯度爆炸和梯度消失的原因。

　　1.循环神经网络的背景
　　前向神经网络(Forward neural network)和有线电视新闻网(CNN)在许多任务中取得了良好的效果，但是这些网络结构通常更适合于一些没有时间或序列依赖性的数据，并且接收到的输入通常与前一时刻的输入无关。
　　然而，序列数据是不同的，并且在输入之间有一个序列。当前输入的结果通常与前后输入相关。例如，一个句子包含四个输入单词:“我”、“去”、“购物中心”和“打车”。这四个词按不同的顺序排列，有不同的意思，“我打车去购物中心”和“我打车去购物中心”。因此，我们通常需要按照一定的顺序阅读句子来理解句子的意思。
　　面对这种情况，我们需要使用循环神经网络，它按顺序处理所有输入。在每个时间点，将有一个向量来存储与时间点相关的信息(可以是时间点之前的信息或时间点之后的信息)。通过向量h和输入向量x，可以更准确地判断当前结果。下列符号表示:
　　Xt表示时间t的输入向量(例如，第t个字的字向量)
　　Ht代表时间T的隐藏向量(包括从开始到时间T的相关信息)
　　Yt表示时间t的输出向量(通常是预测结果)。
　　2.RNN
　　2.1 RNN结构
　　RNN是一个结构相对简单的相对早期的循环神经网络。总体结构如下图所示。
　　RNN神经元
　　在图中，x、h和y分别代表RNN神经元的输入、隐藏状态和输出。
　　u，w，v是线性变换向量x，h，y的矩阵。
　　在RNN，同一神经元时刻都是共享的。神经元扩张后，如下图所示。
　　RNN扩张
　　可以看出，RNN神经元在时间T接收的输入包括当前时间的输入xt和前一时间的隐藏状态ht-1。输出包括当前时间的隐藏状态ht和当前时间的输出yt。
　　因此，RNN的xt输入只包含时间信息，不包含序列信息；Ht根据xt和ht-1计算，包括历史信息和当前输入信息。ht和yt的计算方法如下。计算ht时，激活函数通常为tanh，而计算输出yt时，激活函数通常为softmax(批量ai伪原创，PHP实现批量伪原创)。2.2缺陷(梯度消失和梯度爆炸)
　　3个输入数据序列的RNN
　　让我们先看看只有3个输入数据的序列，如上图所示。此时，我们的隐藏层h1、h2、h3和输出y1、y2、y3的计算公式如下:
　　RNN在时间t的损失函数是Lt，总损失函数是L=L1 L2 L3。
　　时间t=3时损耗函数L3相对于网络参数u、w、v的梯度如下:
　　可以看出，参数矩阵V(对应于输出yt)的梯度没有长期依赖性，只有时间t=3时的序列。然而，参数矩阵U(对应于输入xt)和参数矩阵W(对应于隐藏状态ht)的梯度具有长期依赖性，并且取决于先前的隐藏层状态h1和h2。在时间t，U和W的损失函数Lt的梯度可以推导如下:
　　乘法项是导致RNN梯度消失和梯度爆炸的主要原因。乘法项可以转换如下:
　　“Tanh”代表tanh的衍生物。可以看出，RNN在寻找梯度时实际上使用了(tanh' × W)的串联。何时(tanh' × W)
　　1: 00时，多次乘法容易引起梯度爆炸；当(2020最新NLP人工智能算法)为1时，多次乘法很容易导致梯度消失。
　　由于RNN计算梯度时的问题，LSTM(长期和短期记忆网络)出现了。LSTM在许多方面压垮了RNN，并能很好地缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。
　　3.LSTM
　　我们可以通过LSTM更好地缓解RNN梯度消失的问题。让我们先了解一下LSTM的结构。
　　3.1 LSTM结构
　　RNN和LSTM结构
　　上图来自科拉的博客，我们可以看到LSTM和RNN的神经元结构有很大的不同。传统的RNN神经元将接受前一时刻的隐藏状态ht-1和当前输入xt。
　　另一方面，LSTM神经元也输入细胞状态ct-1。细胞状态C类似于RNN的隐藏状态H，两者都保存历史信息，从CT-2到CT-1到CT。在LSTM，C在RNN扮演着与H相似的角色，即保存历史状态信息，而在LSTM，H更多的是保存以前的输出信息。
　　RNN和LSTM此外，LSTM内部的计算更加复杂，包括遗忘门、输入门和输出门。接下来，分别介绍每个门的功能。
　　遗忘门:上图中的红框是LSTM遗忘门部分，用于判断细胞状态ct-1中哪些信息应该删除。其中σ代表激活函数sigmoid。通过sigmoid激活函数进入ht-1和xt后，得到ft，ft中每个值的范围为[0，1]。ft中的值越接近1，在单元状态ct-1中相应位置的值应该被记住得越多。ft中的值越接近0，就越应该忘记单元状态ct-1中相应位置的值。通过将ft和ct-1乘以位(ElementWise乘法)，可以获得遗忘无用信息后的c't-1。
　　输入门:上图中的红框是LSTM输入门部分，用于确定哪些新信息应该添加到单元状态c't-1。其中σ代表激活函数sigmoid。输入ht-1和xt可以通过tanh激活函数获得新的输入信息(图中带有波浪线的Ct)，但是这些新信息并不都是有用的，所以有必要使用ht-1和xt通过sigmoid函数获得，并且它指示哪些新信息是有用的。将两个向量相乘的结果加到c't-1上，以获得时间t的细胞状态ct。
　　输出门:上图中的红色方框是LSTM输出门部分，用于确定哪些信息应该输出到ht。单元状态ct获得可以通过tanh函数输出的信息，然后ht-1和xt通过sigmoid函数获得向量ot，ot的每个维度的范围是[0，1]，其指示输出的哪些位置应该被移除和哪些位置应该被保留。两个向量相乘的结果就是最终的ht。
　　3.2 LSTM缓解梯度消失和梯度爆炸
　　在前一节中，我们知道梯度消失在RNN的主要原因是梯度函数包含一个连续的乘法项。如果可以去掉连续乘法项，梯度消失的问题就可以克服。如何去掉乘法因子？我们可以通过使乘法项近似等于0或近似等于1来移除乘法项。
　　LSTM可以通过门使乘法项等于0或1。首先，让我们来看看LSTM CT和ht的计算公式。在公式中，ft和ot都是由sigmoid函数得到的，这意味着它们的值要么接近0，要么接近1。因此，LSTM的乘法术语变成了:
　　因此，当门的梯度接近1时，乘法项可以保证梯度在LSTM很好地传递，避免梯度消失。
　　然而，当门的梯度接近零时，这意味着来自前一时刻的信息对当前时刻没有影响，并且此时没有必要返回梯度。
　　这就是为什么LSTM能够克服梯度消失和梯度爆炸。
　　4.苏军总参谋部情报总局
　　GRU是LSTM的变种，其结构比LSTM简单。LSTM有三个门(忘记门忘记、输入门输入、输出门输出)，而GRU只有两个门(更新门更新、复位门复位)。此外，GRU在LSTM没有丙型细胞。
　　GRU神经元的内部结构
　　GRU更新公式
　　图中的Zt和rt分别代表更新门(红色)和复位门(蓝色)。复位门rt控制信息ht-1从前一状态到候选状态的比例(图中ht带有波浪线)。复位门rt值越小，ht-1的乘积越小，添加到候选状态的信息ht-1越少。更新门用于控制先前状态的多少信息ht-1保留在新状态ht中。当(1- zt)较大时，保留的信息就越多。
　　5.摘要
　　循环神经网络适用于序列数据，也是学习自然语言处理的必要模型。许多自然语言处理应用和算法使用循环神经网络。
　　传统的RNN容易出现梯度消失和梯度爆炸，因此LSTM及其变体目前普遍使用。
　　在实际使用过程中，循环神经网络，即多层循环神经网络也可以深化。反向网络，如biLSTM，也可以添加，前向和后向信息可以同时使用。
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