深度学习——RNN+LSTM递归原理

朱雀 2021-07-25 15:20 490阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

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#### 递归 循环神经网络 RNN ####

*  不同于 神经网络 /卷积
 *  输入batch -n
 *  调节权重参数 w b
 *  b 无关联关系
 *  batch–>更新w/b

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RNN b有相互关系

*  其希望传入的值
 *  接收 序列化数据输入
 *  b1 --> 时间/序列 联系b2 后同

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mnis神经网络数据集 28\*28  
完整数据---->数据序列化预处理  
像素点 行标号 转换 ----> 序列化

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
进行跑神经网络 基于这些数据 预测  
\+  
前一时间段 预测结果 ---->最终决策

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RNN网络结构  
eg：28个序列

1序列 与\_H隐层相连 1x28 向量 设置128神经元 => 1x128

*  矩阵初始化 w = 28x128 权重矩阵  
    通过 中间隐层 ----> RNN \_LSTM计算单元 （许多门单元处理 \*前后序列 结果计算输入 筛选 保留忘记 组合信息）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
 *  触发两个输出
 *  LSTM\_O 结果特征向量
 *  LSTM\_S 中间结果
 *  \_O 与分类任务 相连  
    引入 一个 W参数矩阵 128x10 10类别概率值
 *  \_S 中间结果 与下一序列 输入相连
 *  同时考虑 这一序列阶段输入/上一阶段输出
 *  有用信息组合 输出 2\_S 2\_O

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*  27\_S ( 第28引用的 中间变量 )
 *  阶段结果 效果综合 —> 引入原始输入 综合单元 输出 = 总结输出值
 *  综合效果在 最后一个门单元输出 （最后样本 输出值 OUT = 分类概率值/得分值 ）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

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前27 给 第28提供候选特征 RNN分类任务  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
![在这里插入图片描述][20191225051201826.png]

*  引入模型
 *  选择batchsize
 *  数据预处理
 *  通过中间隐层
 *  拆分序列
 *  通过RNN
 *  LSTM计算单元 算出来
 *  得到预测结果

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##### NLP自然语言处理 重要神经网络 ——RNN 递归神经网络 #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

*  与传统神经网络 的不同
 *  数据层------>输入层（中间隐层 xx隐层）-----> 最终结果
 *  input 数据层 (像素点)拉长 ----> 多层权重 变换 ----> w1 —wx----最终结果
 *  权重层多输入组合 （组合数据单独处理）
 *  每一次 数据不互相 组合影响 传递更新W权重参数 （无关）
 *  每一个 数据 对之前之后 没有影响 （独立）
 *  实际生活中 有联系 相关（上下文）

#### （- 预测下一句）递归神经网络 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

*  input 输入 —> 中间隐层 循环递归操作 —> 权重W组合 ---->中间信息特征（当前输入+ 之前中间值）
 *  信息有保留 有循环

#### 网络结构 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

*  X0----输入> U值矩阵 （x 与 U特征组合） ----> 中间（记忆单元 记录信息）----权重W0> 下一次输入
 *  X1 ----输入/前一次输入 （有价值的信息）---->
 *  … 得到Ht 最终组合结果

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

*  根据任务不同 调整  
    话 —> 分词 ----> 输入RNN （每一步）  
    中间结果（考虑需求）
 *  ST 记忆单元 （储存这层输入 + 前输入 组合 ）
 *  u W 权重参数矩阵 矩阵组合
 *  st 与权重参数矩阵组合 （特征再提取）以此反复
 *  当前输入·f 值 （不仅仅与特征组合 + 非线性激活函数）
 *  ot 每一步 输出 记忆信息提取 对ST进行全链接操作
 *  V矩阵 全连接 分成 xx · n 的矩阵
 *  分类出 得到概率值 Ot 向量转换成 概率

所以 RNN 适合做NLP

*  卷积神经网络 除了 网络结构不同 输入输出类似（计算机视觉 没有强调先后关系 \*相互独立 ）
 *  RNN 关联上下文 (符合人类趋势 )

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
神经网络 反向传播（更新）

输入 —>得到 唯一输出值

*  输出值 —> 求mel函数 /lot值 ，求偏导 累乘（链式法则）  
    ![在这里插入图片描述][20191225060329869.png]
 *  RNN 有记忆单元
 *  连最近的 贡献 看当前输入连接
 *  W3 的更新 Wt1 Wtn的更新 （梯度传播）求传播途径 偏导  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]
 *  最后的 对所有进行更新（对之前的进行更新）（类似 卷积神经网络 进行更新）
 *  跟传统神经网络不同 需要将之前的 全部更新

#### 局限性 ####

NLP 一句话 ---->分词

从第一个词开始记 -->向下传递 （如预测 第200个词 之前的效用不大）

*  影响RNN 数据不做预处理 效果不好
 *  离的近的 关系大 离得远的 游乐程度越低
 *  输入的多 记得多 神经网络庞大 信息大量无用
 *  梯度传播 回传 计算量大 （梯度消失问题 ≈ 0 参数无法更新）
 *  链式法则 累积为0 量大网络 不必要间隙

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#### 递归网络问题优化 升级 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

*  长短记忆网络
 *  结构不同  
    RNN st-1 组合 tanh激活 —>ht  
    LSTM st-1 输入 结构更复杂

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

*  list 中 根据训练得值C 特征部分保留  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]
 *  门单元
 *  sigmoid 函数 （把所有的输入 压缩到 0/1区间上）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]
 *  记忆 0 与 1
 *  门单元 /神经元  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]
 *  第一步 丢弃
 *  xt 数据
 *  ht-1 中间结果
 *  组合 之后 通过激活函数 sigmoid
 *  得到ft 0-1范围
 *  ft 与 Ct-1 组合乘法操作 有选择丢弃
 *  Ct 维护更新 保留  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]
 *  保存信息门单元
 *  it 保留 与 Ct进行组合 加法

串子组合  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

*  Ct 更新 = 遗忘+ 保留 （小Ct参数 与 it组合）
 *  得到新的Ct 迭代更新  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]
 *  ht 输出值
 *  数据（前加后）与 Ct 再组合 （去留）  
    ![在这里插入图片描述][2019122506320381.png]
 *  核心 控制参数更新  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]
 *  网络 利用细节 更变
 *  得到ht+1 结果

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