菜虚空
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现代循环神经网络

1.门循环神经网络（GRU）

现代循环神经网络_第1张图片

2.长短期记忆神经网络（LSTM）

现代循环神经网络_第2张图片

3.深度循环神经网络

现代循环神经网络_第3张图片

4.双向循环神经网络

\leftarrow这个方向的H：

        ①先将输入的顺序进行颠倒 

                =》得到输入X_{T}到X_{1}，

       ②颠倒的输入传入网络

                =》得到\overleftarrow{H_{T}}到\overleftarrow{H_{1}}

        ③将网络输出的H颠倒

                =》然后将得到的H顺序颠倒得到\overleftarrow{H_{1}}到\overleftarrow{H_{T}}

        ④将正常输入得到的\overrightarrow{H_{i}}与颠倒输入③中得到的\overleftarrow{H_{i}}进行dim=0维度上的合并，最后丢给输出层。

现代循环神经网络_第4张图片

现代循环神经网络_第5张图片

5.sequence to sequence

5.1编码器

        其中前面的编码器是一个RNN（可以是简单的RNN、GRU、LSTM）；

        编码器只是将最后一个时刻的隐藏状态传给解码器；

        encoder可以是双向的，因为不需要进行预测；

5.2解码器

        解码器也是一个RNN；

        首先将编码器的隐藏层输入到解码器；

        然后在第一时刻输入表示开始翻译；

        第一时刻解码器的的翻译作为下一个时刻的输入；

        ...

        直到遇到表示停止。

现代循环神经网络_第6张图片

 5.3编码器解码器细节

现代循环神经网络_第7张图片

 训练时将正确的句子作为输入，即使前一个预测错误了，但是下一个输入任然为正确的输入；

但是推理的时候则不同，每一次的推理都基于前一个时刻的预测单 

现代循环神经网络_第8张图片

5.4衡量生成序列的好坏的BLEU

其中：P1对应的是一元语法的unigram预测正确的概率：P1=4/5;

          P2对应的是二元语法的diagram预测正确的概率：AB、BC、CD，预测正确的有3个

          ...

现代循环神经网络_第9张图片

 5.4总结

现代循环神经网络_第10张图片

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