深度学习面试题记录(二)
结合上一篇记录,再通过一张动态图对LSTM做一补充:
LSTM ——是一种特殊 RNN 类型,可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多应用问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用。然而LSTM结构复杂,初学者难于理解,本文通过动图形象直观的理解LSTM。
一、短时记忆
RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。
因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题。 梯度是用于更新神经网络的权重值,消失的梯度问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降,如果梯度值变得非常小,就不会继续学习。
因此,在递归神经网络中,获得小梯度更新的层会停止学习—— 那些通常是较早的层。 由于这些层不学习,RNN 可以忘记它在较长序列中看到的内容,因此具有短时记忆。
二、LSTM 和 GRU
LSTM 和 GRU 是解决短时记忆问题的解决方案,它们具有称为“门”的内部机制,可以调节信息流。
这些“门”可以知道序列中哪些重要的数据是需要保留,而哪些是要删除的。 随后,它可以沿着长链序列传递相关信息以进行预测,几乎所有基于递归神经网络的技术成果都是通过这两个网络实现的。
LSTM 和 GRU 可以在语音识别、语音合成和文本生成中找到,你甚至可以用它们为视频生成字幕。对 LSTM 和 GRU 擅长处理长序列的原因,到这篇文章结束时你应该会有充分了解。下面我将通过直观解释和插图进行阐述,并避免尽可能多的数学运算。
三、本质
让我们从一个有趣的小实验开始吧。当你想在网上购买生活用品时,一般都会查看一下此前已购买该商品用户的评价。
当你浏览评论时,你的大脑下意识地只会记住重要的关键词,比如“amazing”和“awsome”这样的词汇,而不太会关心“this”、“give”、“all”、“should”等字样。如果朋友第二天问你用户评价都说了什么,那你可能不会一字不漏地记住它,而是会说出但大脑里记得的主要观点,比如“下次肯定还会来买”,那其他一些无关紧要的内容自然会从记忆中逐渐消失。
而这基本上就像是 LSTM 或 GRU 所做的那样,它们可以学习只保留相关信息来进行预测,并忘记不相关的数据。
四、RNN 述评
为了了解 LSTM 或 GRU 如何实现这一点,让我们回顾一下递归神经网络。 RNN 的工作原理如下;第一个词被转换成了机器可读的向量,然后 RNN 逐个处理向量序列。
处理时,RNN 将先前隐藏状态传递给序列的下一步。 而隐藏状态充当了神经网络记忆,它包含相关网络之前所见过的数据的信息。
让我们看看 RNN 的一个细胞,了解一下它如何计算隐藏状态。 首先,将输入和先前隐藏状态组合成向量, 该向量包含当前输入和先前输入的信息。 向量经过**函数 tanh之后,输出的是新的隐藏状态或网络记忆。
4.1 **函数Tanh
**函数 Tanh 用于帮助调节流经网络的值。 tanh 函数将数值始终限制在 -1 和 1 之间。
当向量流经神经网络时,由于有各种数学运算的缘故,它经历了许多变换。 因此想象让一个值继续乘以 3,你可以想到一些值是如何变成天文数字的,这让其他值看起来微不足道。
tanh 函数确保值保持在 -1~1 之间,从而调节了神经网络的输出。 你可以看到上面的相同值是如何保持在 tanh 函数所允许的边界之间的。
这是一个 RNN。 它内部的操作很少,但在适当的情形下(如短序列)运作的很好。 RNN 使用的计算资源比它的演化变体 LSTM 和 GRU 要少得多。
五、LSTM
LSTM 的控制流程与 RNN 相似,它们都是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据,不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。
这一系列运算操作使得 LSTM具有能选择保存信息或遗忘信息的功能。咋一看这些运算操作时可能有点复杂,但没关系下面将带你一步步了解这些运算操作。
5.1 核心概念
LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径,让信息能在序列连中传递下去。你可以将其看作网络的“记忆”。理论上讲,细胞状态能够将序列处理过程中的相关信息一直传递下去。因此,即使是较早时间步长的信息也能携带到较后时间步长的细胞中来,这克服了短时记忆的影响。信息的添加和移除我们通过“门”结构来实现,“门”结构在训练过程中会去学习该保存或遗忘哪些信息。
5.2 Sigmoid
门结构中包含着 sigmoid **函数。Sigmoid **函数与 tanh 函数类似,不同之处在于 sigmoid 是把值压缩到 0~1 之间而不是 -1~1 之间。这样的设置有助于更新或忘记信息,因为任何数乘以 0 都得 0,这部分信息就会剔除掉。同样的,任何数乘以 1 都得到它本身,这部分信息就会完美地保存下来。这样网络就能了解哪些数据是需要遗忘,哪些数据是需要保存。
接下来了解一下门结构的功能。LSTM 有三种类型的门结构:遗忘门、输入门和输出门。
5.3 遗忘门
遗忘门的功能是决定应丢弃或保留哪些信息。来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去,输出值介于 0 和 1 之间,越接近 0 意味着越应该丢弃,越接近 1 意味着越应该保留。
5.4 输入门
输入门用于更新细胞状态。首先将前一层隐藏状态的信息和当前输入的信息传递到 sigmoid 函数中去。将值调整到 0~1 之间来决定要更新哪些信息。0 表示不重要,1 表示重要。其次还要将前一层隐藏状态的信息和当前输入的信息传递到 tanh 函数中去,创造一个新的侯选值向量。最后将 sigmoid 的输出值与 tanh 的输出值相乘,sigmoid 的输出值将决定 tanh 的输出值中哪些信息是重要且需要保留下来的。
5.5 细胞状态
下一步,就是计算细胞状态。首先前一层的细胞状态与遗忘向量逐点相乘。如果它乘以接近 0 的值,意味着在新的细胞状态中,这些信息是需要丢弃掉的。然后再将该值与输入门的输出值逐点相加,将神经网络发现的新信息更新到细胞状态中去。至此,就得到了更新后的细胞状态。
5.6 输出门
输出门用来确定下一个隐藏状态的值,隐藏状态包含了先前输入的信息。首先,我们将前一个隐藏状态和当前输入传递到 sigmoid 函数中,然后将新得到的细胞状态传递给 tanh 函数。最后将 tanh 的输出与 sigmoid 的输出相乘,以确定隐藏状态应携带的信息。再将隐藏状态作为当前细胞的输出,把新的细胞状态和新的隐藏状态传递到下一个时间步长中去。
让我们再梳理一下。遗忘门确定前一个步长中哪些相关的信息需要被保留;输入门确定当前输入中哪些信息是重要的,需要被添加的;输出门确定下一个隐藏状态应该是什么。
六、代码示例
对于那些懒得看文字的人来说,代码也许更好理解,下面给出一个用 python 写的示例。
6.1 过程解释:
1.首先,我们将先前的隐藏状态和当前的输入连接起来,这里将它称为 combine;
2.其次将 combine 丢到遗忘层中,用于删除不相关的数据;
3.再用 combine 创建一个候选层,候选层中包含着可能要添加到细胞状态中的值;
4.combine 同样要丢到输入层中,该层决定了候选层中哪些数据需要添加到新的细胞状态中;
5.接下来细胞状态再根据遗忘层、候选层、输入层以及先前细胞状态的向量来计算;
6.再计算当前细胞的输出;
7.最后将输出与新的细胞状态逐点相乘以得到新的隐藏状态。
七、总结
总而言之,RNN适用于处理序列数据和预测任务,但会受到短期记忆的影响。LSTM通过引入门结构来减弱短期记忆影响的演化变体,其中门结构可用来调节流经序列链的信息流。目前,LSTM经常被用于语音识别、语音合成和自然语言理解等多个深度学习应用中。
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