全面理解RNN（包括GRU、LSTM）以及对应pytorch实现

之前在学习RNN的时候，总是零零散散的搜一些东西。这次想要将关于RNN的知识总结起来，包括各种RNN网络的结构、输入输出以及pytorch代码实现。

单向RNN网络简介

我们首先介绍单向RNN网络的结构，如下图所示。时间步 $i$ 的输入为：$x_i$和$s_{i-1}$，输出是$y_i$和$s_i$。这里我们统一使用 $s$ 代表隐藏层状态表示，$y$ 则表示模型输出值。那么，单个神经元的运算为：$(y_t,s_t)=f_t(x_t,s_{t-1})$。其中，$f_t$ 表示的该层的第 $t$ 个神经元中的运算。

在上面介绍的基础上，接下来，会介绍三种RNN网络，分别是Vanilla RNN(即简单RNN)，GRU，LSTM。对于这三种网络，我会从单个神经元、单层以及多层的方面展开介绍。因为Vanilla RNN和GRU的结构上是一样的，只是内部计算不同，所以这里将这两个放在一起介绍

Vanilla RNN / GRU 的结构

首先给出简单RNN/ GRU的单层和多层的网络结构，这里从单个神经元进行分析。网络结构图如下：

简介中我们用$s_t$表示隐层状态，$y_t$表示 $t$ 时刻输出。那么，单层Vanilla RNN / GRU的隐层状态和输出就是：$s_t=h_t$，$y_t=h_t$。可以看出，Vanilla RNN / GRU的隐层状态和该时刻的输出是一样的。

对于多层Vanilla RNN / GRU来说，隐层状态和输出分别为：$s_t=(h_{t-1}^{(1)},h_{t-1}^{(2)},\cdots ,h_{t-1}^{(l)})$，$y_t=h_t^{(l)}$。中间层的输出$h_t^{(i)}$直接用于下一层的输入，不会被直接输出出来。

LSTM 的结构

首先给出单层和多层LSTM的结构图，可以看出，相比Vanilla RNN和GRU，LSTM多了一个$c_{t-1}$的输入，这个表示cell的状态。

在单层LSTM中，隐层状态和输出分别对应于：$s_t=(h_t,c_t)$，$y_t=h_t$。

在多层LSTM中，隐层状态和输出分别对应于：$s_t=((h_t^{(1)},c_t^{(1)}),(h_t^{(2)},c_t^{(2)}),\cdots ,(h_t^{(l)},c_t^{(l)}))$，$y_t=h_t^{(l)}$。

双向RNN网络简介

双向RNN就相当于在上面所讲单向RNN基础之上，再增加一层方向的相同结构网络。图示如下：

双向RNN就会出现两个输出，分别为$y_t$和$y_t$，通常这两个输出会concat在一起，作为整体输出。

知道了单向和双向RNN的结构之后，我们就来看看pytorch里怎样实现这样的网络，这里以LSTM为例，GRU类似，只是输入和输出的不同。

单向和双向LSTM的pytorch代码实现

单向LSTM

rnn = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2)#(input_size,hidden_size,num_layers)
input = torch.randn(5, 3, 10)#(seq_len, batch, input_size)
h0 = torch.randn(2, 3, 20) #(num_layers,batch,output_size)
c0 = torch.randn(2, 3, 20) #(num_layers,batch,output_size)
output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))

那么，output和hn，cn的维度是多少呢？

output.shape #(seq_len, batch, output_size)
torch.Size([5, 3, 20])

hn.shape #(num_layers, batch, output_size)
torch.Size([2, 3, 20])

cn.shape #(num_layers, batch, output_size)
torch.Size([2, 3, 20])

双向LSTM

rnn = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2,bidirectional=True)#(input_size,hidden_size,num_layers)
input = torch.randn(5, 3, 10)#(seq_len, batch, input_size)
h0 = torch.randn(4, 3, 20) #(num_layers,batch,output_size)
c0 = torch.randn(4, 3, 20) #(num_layers,batch,output_size)
output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))

output和hn，cn的维度是多少呢？

output.shape #(seq_len, batch, output_size*2)
torch.Size([5, 3, 40])

hn.shape #(num_layers*2, batch, output_size)
torch.Size([4, 3, 20])

cn.shape #(num_layers*2, batch, output_size)
torch.Size([4, 3, 20])

Reference

学会区分RNN的output和state
lstm理解与使用(pytorch为例)