[人工智能-深度学习-51]：循环神经网络 - RNN基本原理详解

输入：用于保存输入特征的张量/向量X：（X1，X2...Xn）=》同“组合”单元，假设形状为 1 * N =》同“组合”单元
输入：上一次前向运算时的隐层输出S =》“时序”单元新增
神经元：用于隐藏层处理/运算的神经元： (H1, H2, ...Hm) =》同“组合”单元。
输出：前向计算的输出, 假设其形状为 1 * M =》同“组合”单元
输出：隐层的输出 =》 “时序”单元新增， 该输入，既作为输出层的输入，同时也作为RNN网络的输出。
W权重矩阵：X特征向量与隐藏层神经元构成的权重矩阵,有时候称为Wx矩阵，又时候称为U矩阵, 则U矩阵的形状为: N * M.
W权重矩阵：隐藏层内部状态向量或张量与隐藏层神经元构成的权重矩阵，有时候称为Wh矩阵，有时候也简称为W矩阵, 则该矩阵的形状为 M * M!!! 见上图。

备注：

上文中，“红色”标注的部分，都是“时序”单元新增加的内容。
隐藏状态S的形状、RNN隐藏层的输出、隐藏层的特征数是一致的、相等的, 都为 1 * M

（3）RNN网络的两种类型

Elman network：是一个隐藏层的输出Hi经过时延后作为下一时刻这一层的输入的一部分，然后recurrent层的输出同时送到网络后续的层，比如最终的输入层。
Jordan network：直接把整个网络最终的输出Yi（i.e. 输出层的输出）经过时延后反馈回网络的输入层。

现在一般说的RNN（包括LSTM、GRU等等）都是用Elman network

2.3 “循环”的含义：网络结构对循环的支持

循环神经网络的核心是“循环”！讲清楚“循环”的含义和实现，才能真正的理解循环神经网络。

把T时刻的隐藏层的输出，作为T + 1时刻的隐藏状态S的输入，就构成了上图中的蓝色的“循环线”。

2.4 “循环”的含义：循环的实施

蓝色的循环线，到底如何实现呢？

是RNN神经网络自身来实现“循环”？

还是由RNN网络外部的使用者来实现“循环”呢？

其实RNN网络本身并没有对此作出限制，这两种形式或方式都有：

（1）压缩/单体结构：RNN网络的使用者实现串联

（2）展开/串联结构: RNN网络自身实现串联

2.5 RNN的压缩结构：由外部的RNN网络的使用者来实现“循环”

（1）网络的基本结构

（2）时间序列输入的实现流程

在这种模式下，RNN的使用者，负责读取T时刻的隐层状态的输出，并在T+1时刻,把T时刻的状态值作为隐层状态S, 与T+1时刻的X一起，作为隐藏层神经元的输入，如下所示：

伪代码实现方法：

hide_state的初始化

hide_state = {0}

T+0时刻对Xt+0进行预测：

output, hide_state = rnn.forward (Xt + 0, hide_state)

T+1时刻对Xt+1进行预测：

output, hide_state = rnn.forward (Xt + 1, hide_state)

T+2时刻对Xt+2进行预测：

output, hide_state = rnn.forward (Xt +2, hide_state)

（3）优点

RNN网络的结构简单
RNN网络本身消耗的内存小，RNN网络不需要保存整个序列历史状态的张量，只需要保存当前的历史状态hide_state。如果需要记录序列的历史状态或输出结果，则需要RNN的使用者保存。

（4）缺点

RNN网络不能并行的处理序列输入，一次只能处理一个序列中的一个单元（如单词），如“I love china”这个序列，RNN网络一次只能处理一个单词，无法并行的处理整句话（多个单词组成的序列）。

2.6 RNN展开结构：由RNN网络自身来实现序列内的“循环”？

（1）网络的基本结构

在这种模式下，RNN网络自身会记住长度为m的序列的中间状态（通过张量Tensor变量实现）
在这种模式下，RNN网络是由m个"时序"单元横向串联而成。m越大，RNN网络能够并行处理的序列的长度越长, 即等于m。

（2）时间序列输入的实现流程

当RNN网络的使用者, 其待处理的序列数据的长度Seq_len > RNN能够并行处理的序列数据的长度m时，RNN网络的使用者，负责待处理原始序列数据的分割，分割成长度为m的序列，并由它负责把长度为m的不同序列串联起来。

hide_state的初始化

hide_state = {0}

T+0时刻, 对长度为m的序列进行预测：

output, hide_state = rnn.forward ([Xt+0, Xt+1, ...., Xt+m-1], hide_state)

T+1时刻, 对长度为m的序列进行预测：

output, hide_state = rnn.forward ([Xt+m+0, Xt+m+1, ...., Xt+2m-1], hide_state)

T+2时刻, 对长度为m的序列进行预测：

output, hide_state = rnn.forward ([Xt+2m+0, Xt+2m+1, ...., Xt+3m-1], hide_state)

备注：

长度为m序列的内部单元之间的串联由RNN网络自身负责完成。
长度为m序列的外部序列之间的串联由RNN的使用者负责完成。

（3）优点

RNN网络，可以一次性处理由多个“单元”组成的输入序列，序列的长度取决于“时序”单元的个数，如一次性可以处理m个单词次组成的句子。

（4）缺点

RNN网络需要张量保存每个“时序”单元的隐层的状态输出，要消耗用RNN网络的内存大小。

（5）特点

每个“时序”单元，针对不同的输入Xi，采用相同的特征提取算法。
每个“时序”单元的输入数据X的权重矩阵是共享的。
每个“时序”单元的隐层状态S的权重矩阵是共享的。

2.7 RNN的堆叠结构：

RNN堆叠是在原有隐层的基础之上，堆叠更多的隐层（不包括输入和输出层），包括其隐层状态保持器。

第3章循环神经网络RNN的结构 - 官方定义解读

3.1 RNN的“时序”单元

Xt：为t时刻的样本的输入
A：为RNN特有的时序单元
Ht：为t时刻，RNN时序单元的输出，即隐藏层的输出
循环：为t时刻的隐层的特征输出，成为t+1时刻，隐层的特征输入，与t+1时刻的样本Xt+1同时作为RNN时序单元的输入。

3.2 RNN结构的展开

X0, X1.....Xt：为t=0,1,2,...时刻的序列输入
h0, h1......ht: 为t=0,1,2,...时刻的隐层输出
A: RNN的单个时序单元，他们一次串联起来。
隐层的输入：送给第一个时序单元
隐层的输出：最后一个时序单元

3.3 RNN的叠加

3.4 双向循环网络

双向循环网络是两套隐层，一套为前向层，另一套是后向层，他们有独立的W矩阵和状态张量。

第4章 RNN组网

4.1 RNN网络

RNN与CNN类似，都是特征提取的功能，本身并不能独立组网（神经网络），还需要输入层，实现样本数据的输入。还需要输出层，完成根据特征进行分类或其他功能的输出。

4.2 RNN组网形态形态

不同的组网形态，有不同的应用场景。

第5章循环神经网络的工作原理

5.1 前向计算/预测：隐藏层的数学公式（Elman网络）

激活函数：隐藏层的激活函数通常是tanh，也可以是其他函数。
输入样本的W矩阵： $w_{ih} * x_{t} + b_{ih}$
隐层状态的W矩阵： $w_{hh} * x_{t} + b_{hh}$

5.2 循环神经网络的工作原理 - 反向计算：训练 =>BPTT算法

有了RNN前向传播算法的基础，就容易推导出RNN反向传播算法的流程了。

RNN反向传播算法的思路和DNN(组合逻辑网络)是一样的，即通过梯度下降法一轮轮的迭代，得到合适的RNN模型参数U,W,V,b,c 。

由于我们是基于时间反向传播，所以RNN的反向传播有时也叫做BPTT(back-propagation through time)。当然这里的BPTT和DNN也有很大的不同点，即这里所有的U,W,V,b,c在序列的各个位置是共享的，反向传播时我们更新的是相同的参数。

为了简化描述，这里的损失函数我们为对数损失函数，输出的激活函数为softmax函数，隐藏层的激活函数为tanh函数。

对于RNN，由于我们在序列的每个位置都有损失函数，因此最终的损失LL 为：

其中V,c, 的梯度计算是比较简单的：

但是W,U,b 的梯度计算就比较的复杂了。从RNN的模型可以看出，在反向传播时，在在某一序列位置t的梯度损失由当前位置的输出对应的梯度损失和序列索引位置t+1t+1 时的梯度损失两部分共同决定。对于W 在某一序列位置t的梯度损失需要反向传播一步步的计算。我们定义序列索引tt 位置的隐藏状态的梯度为：

这样我们可以像DNN一样从δ(t+1) 递推δ(t)

对于δ(τ) ，由于它的后面没有其他的序列索引了，因此有：

有了δ(t) ,计算W,U,b 就容易了，这里给出W,U,b 的梯度计算表达式：

参考：

（超详细！！）Pytorch循环神经网络（RNN）快速入门与实战_热爱技术，热爱生活！-CSDN博客_rnn循环神经网络

循环神经网络RNN打开手册 - 知乎 (zhihu.com)

循环神经网络RNN_腾讯视频 (qq.com)

复旦大学机器学习公开课：77-循环神经网络的训练和示例,教育,资格考试,好看视频

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