LSTM和GRU

最新推荐文章于 2024-08-28 04:02:52 发布

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分类专栏：神经网络

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短期记忆问题

解决方案

递归神经网络回顾

长短期记忆体LSTM（Long Short-Term Memor）

GRU

短期记忆问题

在反向传播过程中，递归神经网络会遇到梯度消失问题。梯度是用于更新神经网络权重的值。梯度消失问题是当梯度随着时间向后传播而收缩时。如果梯度值变得非常小，它不会贡献太多的学习，因为梯度是用于更新神经网络的权重值（新的权值 = 旧权值 - 学习率*梯度）。因此，在循环神经网络中，获得小梯度更新的层会停止学习。一般为较早的层，所以RNN会忘记较早序列内容，只有短期记忆。

解决方案

LSTM 和 GRU 是作为短期记忆的解决方案而创建的。它们具有称为门的内部机制，可以调节信息流。

假如你看了一则广告，你的大脑会下意思记住重要的关键词，不记得其他的词。若是第二天你再想起这则广告，你不会逐字记住它，你可能会记住要点。其他的词会从记忆里消失。

这基本上就是 LSTM 或 GRU 所做的。它可以学会只保留相关信息来进行预测，而忘记不相关的数据。

递归神经网络回顾

它将先前的隐藏状态传递给序列的下一步。隐藏状态充当神经网络的记忆。它保存有关网络以前看到的先前数据的信息。

让我们看一下 RNN 的一个单元，看看如何计算隐藏状态。首先，将输入和之前的隐藏状态组合起来形成一个向量。该向量现在具有有关当前输入和先前输入的信息。向量经过tanh激活，输出是新的隐藏状态，或者网络的记忆。tanh 函数确保值保持在 -1 和 1 之间，从而调节神经网络的输出。

输入和输出序列必须要是等长的。它内部的操作很少，但在适当的情况下（如短序列）工作得很好。RNN 使用的计算资源比它的进化变体、LSTM 和 GRU 少得多。

长短期记忆体LSTM（Long Short-Term Memor）

sigmoid 激活压缩 0 和 1 之间的值。这有助于更新或忘记数据，因为任何乘以 0 的数字都是 0，从而导致值消失或被“遗忘”。任何乘以 1 的数字都是相同的值，因此该值保持不变或“保留”。网络可以学习哪些数据不重要，因此可以被遗忘，或者哪些数据很重要，可以保留。

所以我们有三个不同的门来调节 LSTM 单元中的信息流。遗忘门、输入门和输出门。

遗忘门：来自先前隐藏状态的信息和来自当前输入的信息通过 sigmoid 函数传递。值介于 0 和 1 之间。越接近 0 意味着忘记，越接近 1 意味着保持。

输入门：将 tanh 输出与 sigmoid 输出相乘。sigmoid 输出将决定从 tanh 输出中保留哪些重要信息。

细胞状态：首先，细胞状态逐点乘以遗忘向量。如果它乘以接近 0 的值，这有可能在单元状态中丢弃值。然后我们从输入门获取输出并进行逐点加法，将单元状态更新为神经网络认为相关的新值。这给了我们新的细胞状态。

输出门：

输出门决定下一个隐藏状态应该是什么。首先，我们将之前的隐藏状态和当前输入传递给一个 sigmoid 函数。然后我们将新修改的单元状态传递给 tanh 函数。我们将 tanh 输出与 sigmoid 输出相乘来决定隐藏状态应该携带什么信息。输出是隐藏状态。然后将新的单元状态和新的隐藏状态转移到下一个时间步。