用通俗易懂的方式讲解：LSTM原理及生成藏头诗（Python）_sequential构建lstm原理

一、基础介绍

1.1 神经网络模型

常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。

前馈神经网络是神经网络模型中最为常见的，信息从输入层开始输入，每层的神经元接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈（循环）。即任何层的输出都不会影响同级层，可用一个有向无环图表示。

1.2 RNN 介绍

循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格、诗歌生成)。

RNN和全连接神经网络的本质差异在于“输入是带有反馈信息的”，RNN除了接受每一步的输入x(t) ，同时还有输入上一步的历史反馈信息——隐藏状态h (t-1) ，也就是当前时刻的隐藏状态h(t) 或决策输出O(t) 由当前时刻的输入 x(t) 和上一时刻的隐藏状态h (t-1) 共同决定。从某种程度，RNN和大脑的决策很像，大脑接受当前时刻感官到的信息（外部的x(t) ）和之前的想法（内部的h (t-1) ）的输入一起决策。

RNN的结构原理可以简要概述为两个公式

RNN的隐藏状态为：h(t) = f( U * x(t) + W * h(t-1) + b1)， f为激活函数，常用tanh、relu;

RNN的输出为：o(t) = g( V * h(t) + b2)，g为激活函数，当用于分类任务，一般用softmax;

1.3 从RNN到LSTM

但是在实际中，RNN在长序列数据处理中，容易导致梯度爆炸或者梯度消失，也就是长期依赖（long-term dependencies）问题，其根本原因就是模型“记忆”的序列信息太长了，都会一股脑地记忆和学习，时间一长，就容易忘掉更早的信息（梯度消失）或者崩溃（梯度爆炸）。

梯度消失：历史时间步的信息距离当前时间步越长，反馈的梯度信号就会越弱（甚至为0）的现象，梯度被近距离梯度主导，导致模型难以学到远距离的依赖关系。

改善措施：可以使用 ReLU 激活函数；门控RNN 如GRU、LSTM 以改善梯度消失。

梯度爆炸：网络层之间的梯度（值大于 1）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸，导致模型无法有效学习。

改善措施：可以使用 梯度截断；引导信息流的正则化；ReLU 激活函数；门控RNN 如GRU、LSTM（和普通 RNN 相比多经过了很多次导数都小于 1激活函数，因此 LSTM 发生梯度爆炸的频率要低得多）以改善梯度爆炸。

所以，如果我们能让 RNN 在接受上一时刻的状态和当前时刻的输入时，有选择地记忆和遗忘一部分内容（或者说信息），问题就可以解决了。比如上上句话提及”我去考试了“，然后后面提及”我考试通过了“，那么在此之前说的”我去考试了“的内容就没那么重要，选择性地遗忘就好了。这也就是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）的基本思想。

二、LSTM原理

LSTM是种特殊RNN网络，在RNN的基础上引入了“门控”的选择性机制，分别是遗忘门、输入门和输出门，从而有选择性地保留或删除信息，以能够较好地学习长期依赖关系。如下图RNN（上） 对比 LSTM（下）：

2.1 LSTM的核心

在RNN基础上引入门控后的LSTM，结构看起来好复杂！但其实LSTM作为一种反馈神经网络，核心还是历史的隐藏状态信息的反馈，也就是下图的Ct：对标RNN的ht隐藏状态的更新，LSTM的Ct只是多个些“门控”删除或添加信息到状态信息。由下面依次介绍LSTM的“门控”：遗忘门，输入门，输出门的功能，LSTM的原理也就好理解了。

2.2 遗忘门

LSTM 的第一步是通过"遗忘门"从上个时间点的状态Ct-1中丢弃哪些信息。

具体来说，输入Ct-1，会先根据上一个时间点的输出ht-1和当前时间点的输入xt，并通过sigmoid激活函数的输出结果ft来确定要让Ct-1，来忘记多少，sigmoid后等于1表示要保存多一些Ct-1的比重，等于0表示完全忘记之前的Ct-1。

2.3 输入门

下一步是通过输入门，决定我们将在状态中存储哪些新信息。

我们根据上一个时间点的输出ht-1和当前时间点的输入xt 生成两部分信息i t 及C~t，通过sigmoid输出i t，用tanh输出C~t。之后通过把i t 及C~t两个部分相乘，共同决定在状态中存储哪些新信息。

在输入门 + 遗忘门控制下，当前时间点状态信息Ct为：

2.4 输出门

最后，我们根据上一个时间点的输出ht-1和当前时间点的输入xt 通过sigmid 输出Ot，再根据Ot 与 tanh控制的当前时间点状态信息Ct 相乘作为最终的输出。

综上，一张图可以说清LSTM原理：

三、LSTM简单写诗

本节项目利用深层LSTM模型，学习大小为10M的诗歌数据集，自动可以生成诗歌。

如下代码构建LSTM模型。如需完整代码，文末获取

model = tf.keras.Sequential([
    # 不定长度的输入
    tf.keras.layers.Input((None,)),
    # 词嵌入层
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=tokenizer.vocab_size, output_dim=128),
    # 第一个LSTM层，返回序列作为下一层的输入
    tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences=True),
    # 第二个LSTM层，返回序列作为下一层的输入
    tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences=True),
    # 对每一个时间点的输出都做softmax，预测下一个词的概率
    tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(tokenizer.vocab_size, activation='softmax')),
])

# 查看模型结构
model.summary()
# 配置优化器和损失函数
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy)
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模型训练，考虑训练时长，就简单训练2个epoch。

class Evaluate(tf.keras.callbacks.Callback):
    """
    训练过程评估，在每个epoch训练完成后，保留最优权重，并随机生成SHOW_NUM首古诗展示
    """

    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 给loss赋一个较大的初始值
        self.lowest = 1e10

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        # 在每个epoch训练完成后调用
        # 如果当前loss更低，就保存当前模型参数
        if logs['loss'] <= self.lowest:
            self.lowest = logs['loss']
            model.save(BEST_MODEL_PATH)
        # 随机生成几首古体诗测试，查看训练效果
        print("cun'h")
        for i in range(SHOW_NUM):
            print(generate_acrostic(tokenizer, model, head="春花秋月"))

# 创建数据集
data_generator = PoetryDataGenerator(poetry, random=True)
# 开始训练
model.fit_generator(data_generator.for_fit(), steps_per_epoch=data_generator.steps, epochs=TRAIN_EPOCHS,
                    callbacks=[Evaluate()])
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加载简单训练的LSTM模型，输入关键字(如：算法进阶)后，自动生成藏头诗。可以看出诗句粗略看上去挺优雅，但实际上经不起推敲。后面增加训练的epoch及数据集应该可以更好些。

# 加载训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model(BEST_MODEL_PATH)

keywords = input('输入关键字:\n')


# 生成藏头诗
for i in range(SHOW_NUM):
    print(generate_acrostic(tokenizer, model, head=keywords),'\n')
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