RNN 乘次理解

 

本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型、Attention机制。

希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门。

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从单层网络谈起

在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图:

输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。相信大家对这个已经非常熟悉了。

 

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经典的RNN结构(N vs N)

在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:

如:

  • 自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词,x2可以看做是第二个单词,依次类推。
  • 语音处理。此时,x1、x2、x3……是每帧的声音信号。
  • 时间序列问题。例如每天的股票价格等等

序列形的数据就不太好用原始的神经网络处理了。

为了建模序列问题,RNN引入了隐状态h(hidden state)的概念,h可以对序列形的数据提取特征,接着再转换为输出。

先从h1的计算开始看:

图示中记号的含义是:

  • 圆圈或方块表示的是向量。
  • 一个箭头就表示对该向量做一次变换。如上图中h0和x1分别有一个箭头连接,就表示对h0和x1各做了一次变换。

在很多论文中也会出现类似的记号,初学的时候很容易搞乱,但只要把握住以上两点,就可以比较轻松地理解图示背后的含义。

h2的计算和h1类似。要注意的是,在计算时,每一步使用的参数U、W、b都是一样的,也就是说每个步骤的参数都是共享的,这是RNN的重要特点,一定要牢记。

依次计算剩下来的(使用相同的参数U、W、b):

我们这里为了方便起见,只画出序列长度为4的情况,实际上,这个计算过程可以无限地持续下去。

我们目前的RNN还没有输出,得到输出值的方法就是直接通过h进行计算:

正如之前所说,一个箭头就表示对对应的向量做一次类似于f(Wx+b)的变换,这里的这个箭头就表示对h1进行一次变换,得到输出y1。

剩下的输出类似进行(使用和y1同样的参数V和c):

OK!大功告成!这就是最经典的RNN结构,我们像搭积木一样把它搭好了。它的输入是x1, x2, …..xn,输出为y1, y2, …yn,也就是说,输入和输出序列必须要是等长的。

由于这个限制的存在,经典RNN的适用范围比较小,但也有一些问题适合用经典的RNN结构建模,如:

  • 计算视频中每一帧的分类标签。因为要对每一帧进行计算,因此输入和输出序列等长。
  • 输入为字符,输出为下一个字符的概率。
  • 这就是著名的Char RNN(详细介绍请参考:The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks,Char RNN可以用来生成文章,诗歌,甚至是代码,非常有意思)。

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