RNN-文本分类系列(二)

最新推荐文章于 2024-06-27 14:55:55 发布
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本文探讨了循环神经网络（RNN）在处理变长输入时的优势，以及其在捕获长距离上下文信息方面的局限性。重点介绍了LSTM和GRU两种RNN变体，解释了它们如何解决长期依赖问题。通过LSTM的细胞状态机制，展示了其长期记忆能力。同时，提到了使用双层LSTM进行双向信息推导的重要性，并提供了相关代码实现。

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第二站textRNN
在上节讲解CNN的结构中，我们知道，CNN有诸多好处，但有一个限制就是，他们的输入必须是固定size的向量。即不能为变长的。
并且CNN不能捕获过长的上下文结构，比如上节中我们提到的用卷积核的尺寸决定了词上下文的范围。

循环神经网络

引用知乎，侵删
如上图所示，这是循环神经网络一个神经元，经过一次Xt后输入后会产生两个输出，其中一个是ht，另一个输出(往往叫做state)又送回到神经元中，是为了与下一次的输出Xt+1结合。这样就在一定程度上保留了以往的信息。

lstm与gru

LSTM是RNN的变体，虽然理论上RNN有记忆功能，但实际训练的时候发现，它不具有记住很早以前的输入的能力。为了解决长期记忆的问题，lstm就诞生了。
在这里插入图片描述
如下图所示，最上一层线的信号，代表细胞状态，包括x舍弃部分原来信息，+增加新的部分信息，经过处理后作为ht输出。
因为有最上一层的细胞状态故能做到长期记忆。
Gru是lstm的简化版本。

代码部分

我们使用单层LSTM和双层的LSTM
使用双层是因为双层可以做到双向推导，即能保有从前到后的信息，又能保有从后到前的信息。

    def design_model(self,hiden_size=32,with_fc=False):
        input_layer=L.Input(shape=(None,),name='feature_input'
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