循环神经网络(RNN)入门:向量到序列,序列到序列,双向RNN,马尔科夫化

徐大白
3个月前 阅读 63 点赞 1

rnn似乎更擅长信息的保存和更新,而cnn似乎更擅长精确的特征提取;rnn输入输出尺寸灵活,而cnn尺寸相对刻板。


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发问:聊到循环神经网络RNN,我们第一反应可能是:时间序列 (time sequence)。


确实,RNN擅长时间相关的应用(自然语言,视频识别,音频分析)。但为什么CNN不容易处理时间序列而RNN可以? 为什么我们之前说过RNN有一定的记忆能力?


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普通预测

数学上,如果我们想要预测一个单词x 的后一个单词y,我们需要3个主要元素(输入单词xx上下文状态h1;通过xh1输出下一个单词的函数比如softmax):



数学计算如下:


上面是一个很简单的有向无环图(DAG),但是,这只是一个时刻t 的单词预测,这种简单的预测甚至可以用cnn或者其他简单预测模型替代。


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RNN的引入

然而,cnn对于更新状态或者保存状态却并不擅长,我们知道,下一个时间点t+1,单词x的上下文(状态)就改变了:


因此,RNN的门限结构和CNN卷积结构的不同(信息保存方式的不同)也一定程度导致RNN擅长处理时间序列的问题。即使我们不用门限网络而用其他模型,我们也需要类似上图的循环结构,把上下文状态在每一个时间点进行更新,并保存下来


所以,在时间序列的应用中,更新每个时间点的状态是如此重要,我们需要rnn这样的网络:

在每个时间点,都使用同样的更新函数f 更新上下文状态,每个时间点t的状态都是基于上一个时间点t-1的状态和本次信号xt的输入:

另外,RNN的门限网络有天然的马尔科夫化的性质,当前的状态S3经过多次循环已经包含了几个时间点以前的状态信息(其中分号代表用参数θ编码前面状态):

当前的预测只需要根据当前的状态进行预测。这种巨大的保存状态信息的能力似乎正是RNN门限单元擅长的。(cnn似乎更擅长精确的特征提取)


传统的rnn是每个时刻t,输入一个单词,生成另一个单词,而实际情况并不都是这样简单。


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RNN变形

最后,我们看一些变形的RNN结构。

向量到序列(Vector to Sequence)

有一些应用如根据一张图片,输出图片的字幕:

这种问题的RNN,需要输入图片的特征向量x(比如cnn的最后一层隐层),输出是一句话的字幕,但是这句话y 的单词是一个一个生成的。


这就要求rnn从单个向量中,一次性生成一个时间序列:


当然,时间序列的生成遵循了按照时间顺序循环更新内部状态的规则。


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序列到序列(seq2seq)

机器翻译问题中,比如一句英语句子翻译成法语句子,不一定对应的单词数量是相等的。所以传统的rnn一定需要修改。


常见的做法是用两个rnn,一个rnn用来编码句子(encoder),一个rnn用来解码成想要的语言(decoder):

这里的C 是上下文的信息,和编码好的隐层信息一起,送入decoder的输入,进行翻译。


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双向RNN:

传统的RNN预测一个单词,只是捕捉这个单词之前的上下文状态,而双向RNN还捕捉了这个单词后面的单词环境对该词的影响:



上图的双向RNN其实可以看做两个RNN,一个RNN就是我们之前提到的传统RNN(只有隐藏状态h那一层);还有一个RNN是捕捉单词之后的单词环境的RNN(隐藏状态g那一层)。


这样的RNN把一个单词向左和向右的上下文环境信息考虑进去,准确率一般会有所提高。

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