AllinToyou

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

RNN / LSTM / GRU 架构解析_gru结构csdn

作者：AllinToyou | 2024-04-01 07:17:56

踩

gru结构csdn

内容概括：

定义: RNN(循环神经网络), 以序列数据为输入, 捕捉序列之间的关系特征

结构: 简单的三层输入层隐层输出层循环在隐层

Tips: 每一步循环代表的是一个时间步(在句子中可以理解为是一个一个的单词)

作用: RNN利用序列之间的关系, 去解决文本语言的任务 eg: 文本分类, 机器翻译等....

RNN的分类

输出和输入分类

N vs N 应用场景: 生成等长度的诗句
N vs 1 应用场景: 分类
1 VS N 应用场景: 图片生成文本
N VS M 应用场景: 机器翻译 seq2seq架构

内部结构分类

RNN

优点:内部结构简单, 计算资源要求低
缺点: 如果序列过长, 会发生梯度消失或是梯度爆炸
梯度消失危害: 梯度太小, 权重无法被更新, 导致训练失败
梯度爆炸危害: 梯度太大, 导致训练失败, 或是直接结果溢出(NAN)

LSTM(长短时记忆结构)

遗忘门
输入门
细胞状态
输出门

Bi-LSTM

LSTM内部结构没有发生变化, 只是不同方向的LSTM进行堆叠
增强语义关联, 但是参数量也会随之增加
结论:

优点: 缓解了RNN中的梯度消失或是梯度爆炸的问题, 在长序列问题上表现比RNN要好

缺点: 还是没有根本上解决

GRU

重置门
更新门
优点: 可以缓解RNN中的梯度消失和爆炸的问题, 同时参数量比LSTM少
缺点:1. 还是没有根本上解决梯度消失和爆炸的问题, 2. RNN本身结构的弊端, 当前时间步的计算需要依赖于上一时间步的计算结果, 在此后不能进行并行运算

Bi-GRU

一、传统RNN模型

1.1 RNN模型介绍

1.1.1 什么是RNN模型

RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.

一般单层神经网络结构:

RNN单层网络结构:

以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:

RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响.

1.1.2 RNN模型的作用

因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系, 因此针对自然界具有连续性的输入序列, 如人类的语言, 语音等进行很好的处理, 广泛应用于NLP领域的各项任务, 如文本分类, 情感分析, 意图识别, 机器翻译等.

下面我们将以一个用户意图识别的例子进行简单的分析:

第一步: 用户输入了"What time is it ?", 我们首先需要对它进行基本的分词, 因为RNN是按照顺序工作的, 每次只接收一个单词进行处理.

第二步: 首先将单词"What"输送给RNN, 它将产生一个输出O1.

第三步: 继续将单词"time"输送给RNN, 但此时RNN不仅仅利用"time"来产生输出O2, 还会使用来自上一层隐层输出O1作为输入信息.

第四步: 重复这样的步骤, 直到处理完所有的单词.

第五步: 最后，将最终的隐层输出O5进行处理来解析用户意图.

1.2 RNN模型的分类

这里我们将从两个角度对RNN模型进行分类. 第一个角度是输入和输出的结构, 第二个角度是RNN的内部构造.

按照输入和输出的结构进行分类:
- N vs N - RNN
- N vs 1 - RNN
- 1 vs N - RNN
- N vs M - RNN

N vs N - RNN:

它是RNN最基础的结构形式, 最大的特点就是: 输入和输出序列是等长的. 由于这个限制的存在, 使其适用范围比较小, 可用于生成等长度的合辙诗句.

N vs 1 - RNN:

有时候我们要处理的问题输入是一个序列，而要求输出是一个单独的值而不是序列，应该怎样建模呢？我们只要在最后一个隐层输出h上进行线性变换就可以了，大部分情况下，为了更好的明确结果, 还要使用sigmoid或者softmax进行处理. 这种结构经常被应用在文本分类问题上.

1 vs N - RNN:

如果输入不是序列而输出为序列的情况怎么处理呢？我们最常采用的一种方式就是使该输入作用于每次的输出之上. 这种结构可用于将图片生成文字任务等.

N vs M - RNN:

这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用.

seq2seq ：

seq2seq架构最早被提出应用于机器翻译, 因为其输入输出不受限制，如今也是应用最广的RNN模型结构. 在机器翻译, 阅读理解, 文本摘要等众多领域都进行了非常多的应用实践.

按照RNN的内部构造进行分类:
- 传统RNN
- LSTM
- Bi-LSTM
- GRU
- Bi-GRU

1.3 传统RNN的内部结构图

1.3.1 结构解释图:

1.3.2 内部结构分析:
- 我们把目光集中在中间的方块部分,
- 它的输入有两部分, 分别是h(t-1)以及x(t), 代表上一时间步的隐层输出和此时间步的输入,
- 它们进入RNN结构体后, 会"融合"到一起, 即将二者进行拼接, 形成新的张量[x(t), h(t-1)],
- 之后这个新的张量将通过一个全连接层(线性层), 该层使用tanh作为激活函数, 最终得到该时间步的输出h(t),
- 该时间步的输出h(t)将作为下一个时间步的输入和x(t+1)一起进入结构体. 以此类推.

1.3.3 内部结构过程演示:

根据结构分析得出内部计算公式:

1.3.4 激活函数tanh的作用:
- 用于帮助调节流经网络的值, tanh函数将值压缩在-1和1之间.

1.3.5 Pytorch中传统RNN工具的使用:
- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.RNN可调用.

nn.RNN类初始化主要参数解释:
- input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
- hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
- num_layers: 隐含层的数量.
- nonlinearity: 激活函数的选择, 默认是tanh.

nn.RNN类实例化对象主要参数解释:
- input: 输入张量x.
- h0: 初始化的隐层张量h.

nn.RNN使用示例:


# 导入工具包
>>> import torch
>>> import torch.nn as nn
>>> rnn = nn.RNN(5, 6, 1)
>>> input = torch.randn(1, 3, 5)
>>> h0 = torch.randn(1, 3, 6)
>>> output, hn = rnn(input, h0)
>>> output
tensor([[[ 0.4282, -0.8475, -0.0685, -0.4601, -0.8357,  0.1252],
         [ 0.5758, -0.2823,  0.4822, -0.4485, -0.7362,  0.0084],
         [ 0.9224, -0.7479, -0.3682, -0.5662, -0.9637,  0.4938]]],
       grad_fn=<StackBackward>)
 
>>> hn
tensor([[[ 0.4282, -0.8475, -0.0685, -0.4601, -0.8357,  0.1252],
         [ 0.5758, -0.2823,  0.4822, -0.4485, -0.7362,  0.0084],
         [ 0.9224, -0.7479, -0.3682, -0.5662, -0.9637,  0.4938]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

1.3.6 传统RNN的优势:
- 由于内部结构简单, 对计算资源要求低, 相比之后我们要学习的RNN变体:LSTM和GRU模型参数总量少了很多, 在短序列任务上性能和效果都表现优异.

1.3.7 传统RNN的缺点:
- 传统RNN在解决长序列之间的关联时, 通过实践，证明经典RNN表现很差, 原因是在进行反向传播的时候, 过长的序列导致梯度的计算异常, 发生梯度消失或爆炸.

梯度消失与爆炸
- 根据反向传播算法和链式法则, 梯度的计算可以简化为以下公式:

其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间, 而一旦公式中的w也小于1, 那么通过这样的公式连乘后, 最终的梯度就会变得非常非常小, 这种现象称作梯度消失. 反之, 如果我们人为的增大w的值, 使其大于1, 那么连乘够就可能造成梯度过大, 称作梯度爆炸.

梯度消失或爆炸的危害:
- 如果在训练过程中发生了梯度消失，权重无法被更新，最终导致训练失败; 梯度爆炸所带来的梯度过大，大幅度更新网络参数，在极端情况下，结果会溢出（NaN值）.

二、LSTM模型

2.1 LSTM组成

LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时LSTM的结构更复杂, 它的核心结构可以分为四个部分去解析:
- 遗忘门
- 输入门
- 细胞状态
- 输出门

2.2 LSTM的内部结构图

结构解释图:

2.2.1 遗忘门部分结构图与计算公式:

遗忘门结构分析:
- 与传统RNN的内部结构计算非常相似,
- 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(t-1)拼接, 得到[x(t), h(t-1)],
- 然后通过一个全连接层做变换, 最后通过sigmoid函数进行激活得到f(t),
- 可以将f(t)看作是门值, 好比一扇门开合的大小程度, 门值都将作用在通过该扇门的张量,
- 遗忘门门值将作用的上一层的细胞状态上, 代表遗忘过去的多少信息,
- 又因为遗忘门门值是由x(t), h(t-1)计算得来的, 因此整个公式意味着：
- 根据当前时间步输入和上一个时间步隐含状态h(t-1) ，来决定遗忘多少上一层的细胞状态所携带的过往信息.

遗忘门内部结构过程演示:

激活函数sigmiod的作用:
- 用于帮助调节流经网络的值, sigmoid函数将值压缩在0和1之间.

2.2.2 输入门部分结构图与计算公式:

输入门结构分析:
- 我们看到输入门的计算公式有两个：
- 第一个就是产生输入门门值的公式, 它和遗忘门公式几乎相同, 区别只是在于它们之后要作用的目标上. 这个公式意味着输入信息有多少需要进行过滤.
- 输入门的第二个公式是与传统RNN的内部结构计算相同.
- 对于LSTM来讲, 它得到的是当前的细胞状态, 而不是像经典RNN一样得到的是隐含状态.

输入门内部结构过程演示:

2.2.3 细胞状态更新图与计算公式:

细胞状态更新分析:
- 细胞更新的结构与计算公式非常容易理解：
- 这里没有全连接层, 只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的C(t-1)相乘,
- 再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新C(t)相乘的结果.
- 最终得到更新后的C(t)作为下一个时间步输入的一部分.
- 整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用.

细胞状态更新过程演示:

2.2.4 输出门部分结构图与计算公式:

输出门结构分析:
- 输出门部分的公式也是两个：
- 第一个即是计算输出门的门值, 它和遗忘门，输入门计算方式相同.
- 第二个即是使用这个门值产生隐含状态h(t), 他将作用在更新后的细胞状态C(t)上, 并做tanh激活,
- 最终得到h(t)作为下一时间步输入的一部分.
- 整个输出门的过程, 就是为了产生隐含状态h(t).

输出门内部结构过程演示:

2.3 Bi-LSTM
- Bi-LSTM即双向LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出.

Bi-LSTM结构分析:
- 我们看到图中对"我爱中国"这句话或者叫这个输入序列, 进行了从左到右和从右到左两次LSTM处理, 将得到的结果张量进行了拼接作为最终输出. 这种结构能够捕捉语言语法中一些特定的前置或后置特征, 增强语义关联,但是模型参数和计算复杂度也随之增加了一倍, 一般需要对语料和计算资源进行评估后决定是否使用该结构.

2.4 Pytorch中LSTM工具的使用:

位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.LSTM可调用.

nn.LSTM类初始化主要参数解释:
- input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
- hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
- num_layers: 隐含层的数量.
- bidirectional: 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用; 默认不使用.

nn.LSTM类实例化对象主要参数解释:
- input: 输入张量x.
- h0: 初始化的隐层张量h.
- c0: 初始化的细胞状态张量c.

nn.LSTM使用示例:


# 定义LSTM的参数含义: (input_size, hidden_size, num_layers)
# 定义输入张量的参数含义: (sequence_length, batch_size, input_size)
# 定义隐藏层初始张量和细胞初始状态张量的参数含义:
# (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)
 
>>> import torch.nn as nn
>>> import torch
>>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2)
>>> input = torch.randn(1, 3, 5)
>>> h0 = torch.randn(2, 3, 6)
>>> c0 = torch.randn(2, 3, 6)
>>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))
>>> output
tensor([[[ 0.0447, -0.0335,  0.1454,  0.0438,  0.0865,  0.0416],
         [ 0.0105,  0.1923,  0.5507, -0.1742,  0.1569, -0.0548],
         [-0.1186,  0.1835, -0.0022, -0.1388, -0.0877, -0.4007]]],
       grad_fn=<StackBackward>)
>>> hn
tensor([[[ 0.4647, -0.2364,  0.0645, -0.3996, -0.0500, -0.0152],
         [ 0.3852,  0.0704,  0.2103, -0.2524,  0.0243,  0.0477],
         [ 0.2571,  0.0608,  0.2322,  0.1815, -0.0513, -0.0291]],
 
        [[ 0.0447, -0.0335,  0.1454,  0.0438,  0.0865,  0.0416],
         [ 0.0105,  0.1923,  0.5507, -0.1742,  0.1569, -0.0548],
         [-0.1186,  0.1835, -0.0022, -0.1388, -0.0877, -0.4007]]],
       grad_fn=<StackBackward>)
>>> cn
tensor([[[ 0.8083, -0.5500,  0.1009, -0.5806, -0.0668, -0.1161],
         [ 0.7438,  0.0957,  0.5509, -0.7725,  0.0824,  0.0626],
         [ 0.3131,  0.0920,  0.8359,  0.9187, -0.4826, -0.0717]],
 
        [[ 0.1240, -0.0526,  0.3035,  0.1099,  0.5915,  0.0828],
         [ 0.0203,  0.8367,  0.9832, -0.4454,  0.3917, -0.1983],
         [-0.2976,  0.7764, -0.0074, -0.1965, -0.1343, -0.6683]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

2.5 LSTM优势:
- LSTM的门结构能够有效减缓长序列问题中可能出现的梯度消失或爆炸, 虽然并不能杜绝这种现象, 但在更长的序列问题上表现优于传统RNN.

2.6 LSTM缺点:
- 由于内部结构相对较复杂, 因此训练效率在同等算力下较传统RNN低很多

三、GRU模型

3.1 GRU组成

GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析:
- 更新门
- 重置门

3.2 GRU的内部结构图和计算公式

GRU结构解释图:

3.3.1 GRU的更新门和重置门结构图:

3.3.2 GRU内部结构分析:
- 和之前分析过的LSTM中的门控一样,
- 首先计算更新门和重置门的门值, 分别是z(t)和r(t),
- 计算方法就是使用X(t)与h(t-1)拼接进行线性变换, 再经过sigmoid激活.
- 之后重置门门值作用在了h(t-1)上, 代表控制上一时间步传来的信息有多少可以被利用.
- 接着就是使用这个重置后的h(t-1)进行基本的RNN计算, 即与x(t)拼接进行线性变化, 经过tanh激活, 得到新的h(t).
- 最后更新门的门值会作用在新的h(t)，而1-门值会作用在h(t-1)上,
- 随后将两者的结果相加, 得到最终的隐含状态输出h(t),
- 这个过程意味着更新门有能力保留之前的结果, 当门值趋于1时, 输出就是新的h(t), 而当门值趋于0时, 输出就是上一时间步的h(t-1).

Bi-GRU与Bi-LSTM的逻辑相同, 都是不改变其内部结构, 而是将模型应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出. 具体参见上小节中的Bi-LSTM.

3.3.3 Pytorch中GRU工具的使用:
- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.GRU可调用.

nn.GRU类初始化主要参数解释:
- input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
- hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
- num_layers: 隐含层的数量.
- bidirectional: 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用; 默认不使用.

nn.GRU类实例化对象主要参数解释:
- input: 输入张量x.
- h0: 初始化的隐层张量h.

nn.GRU使用示例:


>>> import torch
>>> import torch.nn as nn
>>> rnn = nn.GRU(5, 6, 2)
>>> input = torch.randn(1, 3, 5)
>>> h0 = torch.randn(2, 3, 6)
>>> output, hn = rnn(input, h0)
>>> output
tensor([[[-0.2097, -2.2225,  0.6204, -0.1745, -0.1749, -0.0460],
         [-0.3820,  0.0465, -0.4798,  0.6837, -0.7894,  0.5173],
         [-0.0184, -0.2758,  1.2482,  0.5514, -0.9165, -0.6667]]],
       grad_fn=<StackBackward>)
>>> hn
tensor([[[ 0.6578, -0.4226, -0.2129, -0.3785,  0.5070,  0.4338],
         [-0.5072,  0.5948,  0.8083,  0.4618,  0.1629, -0.1591],
         [ 0.2430, -0.4981,  0.3846, -0.4252,  0.7191,  0.5420]],
 
        [[-0.2097, -2.2225,  0.6204, -0.1745, -0.1749, -0.0460],
         [-0.3820,  0.0465, -0.4798,  0.6837, -0.7894,  0.5173],
         [-0.0184, -0.2758,  1.2482,  0.5514, -0.9165, -0.6667]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

GRU的优势:
- GRU和LSTM作用相同, 在捕捉长序列语义关联时, 能有效抑制梯度消失或爆炸, 效果都优于传统RNN且计算复杂度相比LSTM要小.

GRU的缺点:
- GRU仍然不能完全解决梯度消失问题, 同时其作用RNN的变体, 有着RNN结构本身的一大弊端, 即不可并行计算, 这在数据量和模型体量逐步增大的未来, 是RNN发展的关键瓶颈.

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/AllinToyou/article/detail/347775

RNN / LSTM / GRU 架构解析_gru结构csdn

内容概括：

一、传统RNN模型

1.1 RNN模型介绍

1.1.1 什么是RNN模型

1.1.2 RNN模型的作用

1.2 RNN模型的分类

1.3 传统RNN的内部结构图

1.3.1 结构解释图:

1.3.2 内部结构分析:

1.3.3 内部结构过程演示:

1.3.4 激活函数tanh的作用:

1.3.5 Pytorch中传统RNN工具的使用:

nn.RNN类初始化主要参数解释:

nn.RNN类实例化对象主要参数解释:

1.3.6 传统RNN的优势:

1.3.7 传统RNN的缺点:

梯度消失与爆炸

梯度消失或爆炸的危害:

二、LSTM模型

2.1 LSTM组成

2.2 LSTM的内部结构图

2.2.1 遗忘门部分结构图与计算公式:

遗忘门结构分析:

遗忘门内部结构过程演示:

激活函数sigmiod的作用:

2.2.2 输入门部分结构图与计算公式:

输入门结构分析:

输入门内部结构过程演示:

2.2.3 细胞状态更新图与计算公式:

细胞状态更新分析:

细胞状态更新过程演示:

2.2.4 输出门部分结构图与计算公式:

输出门结构分析:

输出门内部结构过程演示:

2.3 Bi-LSTM

2.4 Pytorch中LSTM工具的使用:

nn.LSTM类初始化主要参数解释:

nn.LSTM类实例化对象主要参数解释:

2.5 LSTM优势:

2.6 LSTM缺点:

三、GRU模型

3.1 GRU组成

3.2 GRU的内部结构图和计算公式

GRU结构解释图:

3.3.1 GRU的更新门和重置门结构图:

3.3.2 GRU内部结构分析:

3.3.3 Pytorch中GRU工具的使用: