【NLP面试】简述RNN、LSTM、NLP_mlp,rnn,cnn,lstm介绍

1.RNN：处理序列数据

循环神经网络是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归，且所有节点（循环单元）按链式连接形成闭合回路的递归神经网络。

RNN的独特价值： 它能有效的处理序列数据。因为序列中，前面的输入也会影响到后面的输出。RNN相当于有了记忆功能。

缺点： 严重的短期记忆问题，长期的数据影响很小（哪怕是重要的信息）。越晚的输入影响越大，越早的输入影响越小。

变种算法LSTM和GRU等的特点：

• 长期信息可以有效的保留
• 挑选重要信息保留，不重要的信息会选择“遗忘”

1.1.为什么需要RNN？

 CNN和普通的算法大都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出，不同的输入之间是没有联系的。

序列数据：一串相互依赖的数据流。（考虑词序）

 对于序列数据，因为要考虑词之间的依赖性、顺序，则一个输入就不够了。因此，需要RNN。

1.2.基本原理

RNN跟传统神经网络最大的区别：将前一次的输出结果，带到下一次的隐藏层中，一起训练。

 下图中，输入 “time” 的时候，前面 “what” 的输出也产生了影响（隐藏层中有一半是黑色的）。以此类推，前面所有的输入都对未来的输出产生了影响，大家可以看到圆形隐藏层中包含了前面所有的颜色。当我们判断意图的时候，只需要最后一层的输出。

1.3.缺点

1.3.1.短期记忆、训练成本大

 根据上图的最后一个hidden layer（下图）：短期的记忆影响较大（如橙色区域），但是长期的记忆影响就很小（如黑色和绿色区域），这就是RNN存在的短期记忆问题。
 RNN有短期记忆问题，无法处理很长的输入序列。而且训练RNN需要投入极大的成本。
越晚的输入影响越大，越早的输入影响越小。

1.3.2.梯度消失/爆炸

BPTT：Back propogation through time

 求导过程的链太长。
 太长的求导链在以tanh为激活函数（其导数值在0~1之间）的BPTT中，连乘就会使得最终的求导为0，导致梯度消失。因此，t时刻已经学习不到t-N时刻的参数了。
 解决方法： LSTM、设计更好的初始参数、更换激活函数ReLU等。

1.4.LSTM：RNN的优化算法

 长短期记忆（LSTM） 单位是递归神经网络的单位。由LSTM单元组成的RNN常简称为LSTM。
 公共LSTM单元由单元、输入门、输出门和忘记门组成。该单元记住任意时间间隔内的值，并且三个门控制进出单元的信息流。

1.4.1.与RNN相比

• 保留较长序列数据中的重要信息，忽略不重要的信息，解决了RNN短期记忆的问题。
• 处理了在训练传统RNN时，可能遇到的梯度爆炸和消失的问题。
  
• 所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。
  在标准的RNN中，这个重复模块具有非常简单的结构，例如只有单个tanh层。
  LSTM的链式结构重复模块：不是一个单独的神经网络层，而是4个非常特殊的方式进行交互的层。而且多了一个控制长时记忆的Cell state（细胞状态）。
  
  

1.4.2.核心步骤（前向计算过程）

该小节的图中：

• 最上面$C_t$线的状态代表了长时记忆
• 最下面的