LSTM网络的理解

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-06-26 12:13 22阅读 0赞

###  LSTM网络的理解 ###

本文是对Christopher Olah的一篇博客的翻译。  
源博客链接：[Understanding LSTM Networks][]

##### 循环神经网络(RNN) #####

人类开始自己的思考不会是从一片空白开始的。正如你读这篇文章，你对每个字的理解都依赖于前面的字。你不会丢弃所有的事情，然后用空白的大脑开始思考。你的思想有持久性。

传统的神经网络不能做这些事情，这似乎是它们最主要的缺点。例如，想象你想要对一部电影中每一个时间点的事件进行分类。如何用传统的神经网络，从电影中前一部分的事件推理出后一部分事件？这似乎很难做到。

循环神经网络解决了这个问题。它们是带有循环的神经网络，允许持久化信息。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

在上图中，循环神经网络的一个模块A，读取xt ,并输出了ht. 循环的存在允许信息传递到下一步。

这些循环使得循环神经网络看起来有些神秘。然而，如果你仔细一想，你将会发现它们和普通的神经网络并非完全不同。一个循环神经网络可以被认为是多个神经网络的副本组成，每一个网络都传送消息给下一个网络。想象一下如果我们将它展开会发生什么：

![在这里插入图片描述][20200101112208396.PNG]

这个链状的网络生动的反映了循环神经网络和序列有亲密的联系。它们是处理这类数据最自然的神经网络结构。

它们的确被使用了！在过去的几年里，在各种问题中使用RNN，取得了很多难以置信的成功。例如：语音识别，语言模型，翻译，图像描述等等。在Andrej Karpathy的博客中，介绍了很多RNN的伟大功绩。[The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks][]

其中最为关键的就是LSTM的成功使用，LSTM是一种特别的循环神经网络，它可以解决很多问题，并且效果比普通的RNN更好。几乎所有优秀的成果都依赖于LSTM。这篇文章将会揭示LSTM。

##### 长期依赖问题 #####

RNN其中的一个有吸引力的想法是：它们能连接前面的信息到当前的任务，例如使用过去的视频段来推测当前的视频段。如果RNN能做到这一点，那它将会很有用。但是它能做到吗？这是有条件的。

有时候，我们仅仅只需要去看最近的信息就可以解决当前的任务。例如，考虑一个语言模型试图依据前一个单词预测下一个单词。如果我们想要预测句子"the clouds are in the **sky**"中，最后一个单词**sky**，我们不需要更多的前文信息，因为很明显，根据“the clouds are in the ”我们就能推测出**sky**。在很多情况下，相关的信息和预测的词位置之间的间隔是非常小的。RNN可以学习间隔不大的信息。  
![在这里插入图片描述][202001011126346.PNG]

但是也有很多情况下，我们需要更多的上下文信息。考虑预测句子“I grew up in France… I speak fluent ” 的下一个单词，如果仅根据“I speak fluent” 是无法预测出**Frence**。最近的信息仅仅只能告诉我们这个单词可能是一门语言，但如果我们想要确定是那一门语言，我们需要“I grew up in France…”。相关信息和预测词之间的间隔可能很大。

不幸的是，随着间隔的增加，RNN已经没有能力去学习相关的信息。

![在这里插入图片描述][20200101112725371.PNG]

理论上，RNN绝对有能力处理长期依赖问题。人类可以认真的为他们的问题选取参数。但在实践中，RNN 肯定不能够成功学习到这些知识。Hochreiter 和 Bengio深刻的研究了这个问题，他们发现了很多RNN训练变得困难的原因。

**注：我大致解释一下为什么会有长期依赖的问题。RNN中更新权重的方法依然是反向传播算法，利用了求偏导的方法（链式求导法则）。而我们选择的激活函数的梯度（斜率）的范围一般是(0,1)之间，由极限运算可知对无穷个小于1的数相乘取极限时，值为0.所以出现了梯度消失的现象。同理无穷个大于1的数相乘，结果为无穷，出现了梯度爆炸的问题。**

幸运的是，LSTM没有这些问题。

##### LSTM网络 #####

长短期记忆网络通常简称LSTM，它是一种特别的，有能力学习长期依赖信息的RNN。LSTM 由Hochreiter 和 Schmidhuber 提出，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都取得相当巨大的成功，并得到了广泛的使用。在实践中，记住很多长期的信息是它默认的行为，并不需要努力就可以得到。（简而言之，它就是为了记忆长期信息而生）。

所有循环神经网络都是链状重复的形式。在标准RNN中，这些重复的模块有一个特别简单的结构，例如一个简单的tanh层。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

LSTM同样也有这样的链式结构，但重复的模块拥有一个不同的结构。不再是只有一个单一的神经网络层，这里有4层，用一种特殊的方式进行交互。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

先不用担心一些具体的细节。我们一会将一步步分析。现在，先让我们熟悉一些我们将会使用的符号

![在这里插入图片描述][20200101112819432.PNG]

在上面的图中，一条线代表着一个向量，从一个点的输出到另一个点的输入。粉色的圈代表着按位操作，例如向量加法。黄色盒子代表一个神经网络层。两线合并代表两个向量合并，分开的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。

##### LSTM的核心思想 #####

LSTM的关键是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行。  
细胞状态类似于传送带。它运行在整个链上，只有少量的线性交互。它很容易让信息传递并且不改变信息。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

LSTM有能力减少或者增加信息，通过一个叫做门的结构来实现。

门是一种可以选择让信息通过的方法。它由一个sigmoid神经网络层和一个位运算乘法操作构成。

![在这里插入图片描述][20200101112856418.PNG]

这个sigmoid层输出的数值在0到1之间，它描述了可以通过部分所占比例。0则代表任何信息都不能通过，1则代表所有信息都可以通过。

一个LSTM有3个门，用来保护和控制细胞状态。

##### 一步步理解LSTM #####

LSTM的第一步是决定那些信息应该从细胞状态中丢弃。这个决定是由一个叫做“遗忘门”的sigmoid层来做的。它的输入是ht-1和xt ,并且为每个细胞状态Ct-1输出一个范围在0到1之间的数。1代表完全保留Ct-1，0代表完全弃。

现在，让我们回顾一下依据前文预测下一个单词的语言模型。在这个问题中，细胞状态可以包括当前对象的性别，所以可以推测出正确的代词（男：he, 女：she）。当我们看见一个新的对象，我们就需要去忘记前面对象的性别。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

下一步是决定那些新信息应该存储到细胞状态中。这一步又包括两部分。首先，一个叫做“输入门”的sigmoid层决定那些值我们应该更新。其次，一个tanh层创建了一个新的候选值向量 C t ~ \\widetilde\{Ct\} Ct ,它可以加入细胞状态中。接下来我们将结合这两步去创建状态更新。

在我们语言模型的例子中，我们想要增加新对象的性别到细胞状态中，去替换旧的信息。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

现在是时候将细胞状态Ct-1更新为Ct了。前一步已经决定了该做什么，现在我们仅仅只需去做就行。

我们用旧状态Ct-1和ft相乘，忘记一些我们决定去忘记的事情。然后与it\* C t ~ \\widetilde\{Ct\} Ct相加。

正如我们前面所决定的一样，在这个语言模型的例子中，我们的确丢弃了旧的信息并且增加了新的信息。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

最后，我们需要去决定我们想要输出什么。这个输出将依赖于我们的细胞状态，但这是一个过滤的版本。首先，我们运行一个sigmoid层去决定细胞状态的那一部分我们要输出。然后让Ct经过 tanh（经过tanh以后，值将会在-1到1之间，这是由tanh函数的性质所决定的），并与输出门的值相乘，因此我们仅仅输出了我们决定输出的那一部分。

在语言模型的例子中，因为它就看到了一个 对象，可能需要输出一个接下来可能发生的动词相关的信息。例如，可能输出是否对象是单数还是负数，如果是动词的话，我们也需要根据单复数来决定动词的变化形式。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

##### LSTM的变体 #####

我已经描述了一个相当常规的LSTM。但并非所有的LSTM都和上面描述的一样，似乎所有的论文涉及到的LSTM都略有不同，这些变化是次要的，但仍然值得去提出来。

下面作者简介了三种变体，由于仅仅只是介绍性的文字，对理解LSTM并无帮助，这里不再进行翻译。

##### 结论 #####

在早些时候，我已经提到了人们用RNN取得的显著的成果。这些成果中最为重要的就是使用了LSTM。LSTM为很多问题提供了更好的解决方案。

写下一系列的等式，LSTM看起来有点神秘。但随着文章中一步步的解释，它已经变得更容易理解。

LSTM是我们在RNN中前进的一大步。很自然的就去想：是否还有其他的突破呢？研究人员共同的回答是：“有的”。它就是注意力！这个想法是让RNN的每一步都从一个更大的信息集中挑选信息。例如，如果你使用RNN去创建一个图片的描述，它可能会挑选图片的一部分去描述。事实上，[Xu, et al.(2015)][Xu_ et al._2015] 已经这么做了，如果你想要去探索注意力，那么这将是一个有趣的开始！目前使用注意力已经有了很多令人兴奋的结果，并且似乎还有很多值得去研究的地方…

##### 致谢 #####

感谢许多人帮助我更好地了解LSTM，评论了可视化效果并提供了有关此帖子的反馈。 非常感谢Google同事的有益反馈，尤其是Oriol Vinyals，Greg Corrado，Jon Shlens，Luke Vilnis和Ilya Sutskever。 我也感谢其他许多朋友和同事花时间帮助我，包括Dario Amodei和Jacob Steinhardt。 我特别感谢Cho Kyunghyun Cho关于我的图表的极其周到的通信。 在写这篇文章之前，我在两个关于神经网络的研讨会系列中练习解释LSTM。 感谢参与其中的每个人对我的耐心和反馈。

##### 译者小结 #####

本文是我的第一篇翻译，翻译的目的是为了让自己能更好的适应以后的论文阅读。很多地方的翻译难免有些生涩。

作者 Christopher Olah 的文章写的非常认真，这种态度值得去学习。

关于LSTM：个人觉得先学习RNN的基本原理，搞懂RNN的特点和缺点，然后根据本文的描述，理解LSTM的三个门即可。正如作者所说，LSTM的变体非常多样，但万变不离其宗，掌握基本的结构以后，其他的变体就不再羞涩难懂。

*若发现翻译有误的地方，欢迎指正。*

[Understanding LSTM Networks]: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112434631.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200101112208396.PNG]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112208396.PNG
[The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks]: http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
[202001011126346.PNG]: https://img-blog.csdnimg.cn/202001011126346.PNG
[20200101112725371.PNG]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112725371.PNG
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112742541.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112756454.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200101112819432.PNG]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112819432.PNG
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020010111284543.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200101112856418.PNG]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112856418.PNG
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112926553.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112945525.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101112955894.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200101113018437.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNzc0MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Xu_ et al._2015]: http://arxiv.org/pdf/1502.03044v2.pdf