長短時記憶網(wǎng)絡

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡很難訓練的原因?qū)е滤膶嶋H應用中很處理長距離的依賴。本文將介紹改進后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡：長短時記憶網(wǎng)絡(Long Short Term Memory Network, LSTM)，

原始RNN的隱藏層只有一個狀態(tài)，即h，它對于短期的輸入非常敏感。那么如果我們再增加一個狀態(tài)，即c，讓它來保存長期的狀態(tài)，這就是長短時記憶網(wǎng)絡。

新增加的狀態(tài)c，稱為單元狀態(tài)。我們把上圖按照時間維度展開：

可以看到在 t 時刻，LSTM的輸入有三個：當前時刻網(wǎng)絡的輸出值 x_t 、上一時刻LSTM的輸出值 h_t?1、以及上一時刻的單元狀態(tài) c_t?1；LSTM的輸出有兩個：當前時刻LSTM輸出值 h_t 、和當前時刻的單元狀態(tài) x_t 。注意 x、h、c 都是向量。

LSTM的關(guān)鍵，就是怎樣控制長期狀態(tài)c。在這里，LSTM的思路是使用三個控制開關(guān)。第一個開關(guān)，負責控制繼續(xù)保存長期狀態(tài)c；第二個開關(guān)，負責控制把即時狀態(tài)輸入到長期狀態(tài)c；第三個開關(guān)，負責控制是否把長期狀態(tài)c作為當前的LSTM的輸出。三個開關(guān)的作用如下圖所示：

接下來我們要描述一下，輸出h和單元狀態(tài)c的具體計算方法。

長短時記憶網(wǎng)絡的前向計算

我們引入“門(gate)”的概念。門實際上就是一層全連接層，它的輸入是一個向量，輸出是一個0到1之間的實數(shù)向量。假設W是門的權(quán)重向量，b是偏置項，那么門可以表示為：

門的輸出是0到1之間的實數(shù)向量，用門向量的輸出向量按元素乘以我們需要控制的那個向量，當門輸出為0時，任何向量與之相乘都會得到0向量，這就相當于啥都不能通過；輸出為1時，任何向量與之相乘都不會有任何改變，這就相當于啥都可以通過。因為σ（也就是sigmoid函數(shù)）的值域是(0,1)，所以門的狀態(tài)都是半開半閉的。

LSTM用兩個門來控制單元狀態(tài) c 的內(nèi)容，一個是遺忘門，它決定了上一時刻的單元狀態(tài) _t?1 有多少保留到當前時刻 c_t ；另外一個是輸出門，他決定了當前時刻網(wǎng)絡的輸入 x_t 有多少保存到單元狀態(tài) c_t 。LSTM用輸出門來控制單元狀態(tài) c_t 有多少輸出到LSTM的當前輸出值 h_t 。LSTM用輸出門來控制單元狀態(tài) c_t 有多少輸出到LSTM的當前輸出值ht。

遺忘門的表達式是：

上式中，W_f 是遺忘門的權(quán)重矩陣，h_t?1 , x_t 表示把兩個向量連接成一個更長的向量，b_f 是遺忘門的偏置項，σ是sigmoid函數(shù)。如果輸入的維度是d_x，隱藏層的維度是 d_h，單元狀態(tài)的維度是 d_c( d_c = d_h )，則遺忘門的權(quán)重矩陣 W_f維度是 d_cx(d_h + d_x ) 。事實上，權(quán)重矩陣 W_f 都是兩個矩陣拼接而成的：一個是Wfh，它對應著輸入項 h_t?1 ，其維度為 d_cxd_h；一個是W_fx，它對應著輸入項 x_t ，其維度為dcxdx。W_f 可以寫為：

下圖顯示了遺忘門的計算：

接下來看看輸入門：

上式中，W_i 是輸入門的權(quán)重矩陣，$b_i$是輸入門的偏置項。下圖表示了輸入門的計算：

接下來，我們計算用于描述當前輸入的單元狀態(tài)，它是根據(jù)上一次的輸出和本次輸入來計算的：

下圖是的計算：

現(xiàn)在，我們計算當前時刻的單元狀態(tài) c_t。它是由上一次的單元狀態(tài) c_t?1 按元素乘以遺忘門 f_t ，再用當前輸入的單元狀態(tài)按元素乘以輸入門 i_t ，再將兩個積加和產(chǎn)生的：

符號O表示按元素乘。下圖是 c_t 的計算：

這樣，我們就把LSTM關(guān)于當前的記憶和長期的記憶 c_t?1 組合在一起，形成了新的單元狀態(tài) c_t 。由于遺忘門的控制，它可以保存很久很久之前的信息，由于輸入門的控制，它又可以避免當前無關(guān)緊要的內(nèi)容進入記憶。下面，我們要看看輸出門，它控制了長期記憶對當前輸出的影響：

下面表示輸出門的計算：

LSTM最終的輸出，是由輸出門和單元狀態(tài)共同確定的：

下圖表示LSTM最終輸出的計算：

式1到式6就是LSTM前向計算的全部公式。至此，我們就把LSTM前向計算講完了。

長短時記憶網(wǎng)絡的訓練

LSTM訓練算法框架

LSTM的訓練算法仍然是反向傳播算法，對于這個算法，我們已經(jīng)非常熟悉了。主要有下面三個步驟：

1、前向計算每個神經(jīng)元的輸出值，對于LSTM來說，即 f_t、i_t、c_t、o_t、h_t 五個向量的值。計算方法已經(jīng)在上一節(jié)中描述過了。

2、反向計算每個神經(jīng)元的誤差項δ值。與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡一樣，LSTM誤差項的反向傳播也是包括兩個方向：一個是沿時間的反向傳播，即從當前t時刻開始，計算每個時刻的誤差項；一個是將誤差項向上一層傳播。

3、根據(jù)相應的誤差項，計算每個權(quán)重的梯度。

作者：凌逆戰(zhàn)
來源：博客園
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10398531.html

歡迎任何形式的轉(zhuǎn)載，但請務必注明出處。
限于本人水平，如果文章和代碼有表述不當之處，還請不吝賜教。
本文章不做任何商業(yè)用途，僅作為自學所用，文章后面會有參考鏈接，我可能會復制原作者的話，如果介意，我會修改或者刪除。