一、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。
二、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:
1.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。
2.语音处理。此时,x1、x2、x3……是每帧的声音信号。
3.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:
a)圆圈或方块表示的是向量。
b)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:
1.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。
2.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。此篇博客里有自动生成歌词的实验教程《基于torch学汪峰写歌词、聊天机器人、图像着色/生成、看图说话、字幕生成》)。
三、N VS 1
有的时候,我们要处理的问题输入是一个序列,输出是一个单独的值而不是序列,应该怎样建模呢?实际上,我们只在最后一个h上进行输出变换就可以了:
这种结构通常用来处理序列分类问题。如输入一段文字判别它所属的类别,输入一个句子判断其情感倾向,输入一段视频并判断它的类别等等。
四、1 VS N
输入不是序列而输出为序列的情况怎么处理?我们可以只在序列开始进行输入计算:
还有一种结构是把输入信息X作为每个阶段的输入:
下图省略了一些X的圆圈,是一个等价表示:
这种1 VS N的结构可以处理的问题有:
1.从图像生成文字(image caption),此时输入的X就是图像的特征,而输出的y序列就是一段句子
2.从类别生成语音或音乐等
五、N vs M
下面我们来介绍RNN最重要的一个变种:N vs M。这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。
原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。
为此,Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量c:
得到c有多种方式,最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c,还可以对最后的隐状态做一个变换得到c,也可以对所有的隐状态做变换。
拿到c之后,就用另一个RNN网络对其进行解码,这部分RNN网络被称为Decoder。具体做法就是将c当做之前的初始状态h0输入到Decoder中:
还有一种做法是将c当做每一步的输入:
由于这种Encoder-Decoder结构不限制输入和输出的序列长度,因此应用的范围非常广泛,比如:
机器翻译。Encoder-Decoder的最经典应用,事实上这一结构就是在机器翻译领域最先提出的
文本摘要。输入是一段文本序列,输出是这段文本序列的摘要序列。
阅读理解。将输入的文章和问题分别编码,再对其进行解码得到问题的答案。
语音识别。输入是语音信号序列,输出是文字序列。
何之源,
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589。
题目来源:
七月在线官网(https://www.julyedu.com/)——面试题库——面试大题——深度学习 第31题。
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