学习笔记：RNN与LSTM

  记录一下学习进度吧。

RNN

  Recurrent Neural Network偏重于数据时序上的处理，是一个链式的结构。由于RNN中存在时间上的信息，就可以根据之前出现的信息对当前的信息进行推断，链式的特征揭示了 RNN 本质上是与序列和列表相关的。他们是对于这类数据的最自然的神经网络架构。这可能就是它最大的优势吧。
  但是类似于梯度衰减和梯度爆炸，但信息相隔时间过晚，会存在信息遗忘的情况，无法体现优势。

RNN前向传导公式示意

  可见前向传导的公式需要记住的状态，仅是多了几个st$s_t$。

RNN反向传播

关于v的反向

  就是反向传播，和普通的神经网络没有差异

关于w的反向

  可见w的反向也是反向传播，但是是多个梯度的累加和。

  代码实现起来应该还算行吧，只是需要记住每一个状态(虽然目前正在学习，还没有自己实现过)。

关于U的求导

  其实从展开图看来，U的求导可能也和W一样，存在多个更新路径，但是由于数据保留的可能必要性看来，只进行了当前状态的更新。和普通的前向传播一样。

LSTM

  正如前面介绍的梯度消失和梯度爆炸的问题,当间隔时间过大，有些信息是长期依赖（Long-Term Dependencies）的，而RNN不能很好的解决这个问题，便有了LSTM。
  观察如下RNN结构

  在重复的结构之中，只有一个简单的**函数，得到新的状态量st$s_t$。
  观察如下的LSTM的结构，其中最主要的是最上面的一条水平线，在图中贯穿，叫做细胞状态，由于其只有少量的信息交互，故能够保证信息较小的变化，保持长久的记忆。


  如下是对其中σ$\sigma$、tanh$tanh$和两个pointwise_operation的理解：

• σ$\sigma$ 函数类似于权重， 决定什么值我们将要更新，sigmoid函数能够归一化0-1，这样便能达到一个选择性通过的目的。
• 一个 tanh 层创建一个新的候选值向量，通过一个非线性操作，产生一个类似于状态的变量。
• pointwise_operation是一种对于状态的操作，比如选择通过来丢弃某些信息、更新细胞状态来加入当前信息、从细胞状态得到输出变量。

  关于LSTM的更新求导，下次加上。

结论

1. rnn考虑以往的序列信息，加入了先前知识。比以往的神经网络而言，似乎更接近人的学习过程。
2. LSTM通过一个细胞状态的主线过程，保证了长期记忆不会很快的衰减，然后根据每一次的状态和输入更新主线的细胞状态。通过改善结构，来达到目的。