循环神经网络导读
循环神经网络导读
循环神经网络（Recurrent Neural Network）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）按链式连接的递归神经网络。其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks，LSTM）是常见的的循环神经网络。今天，小编带你认识常见的几种循环神经网络模型，主要内容来自Colah的博客，外加一些自己的总结，一起来学习吧~
循环神经网络 RNNs
在阅读或思考的过程中，人类常常结合以前的信息得到结果。但是，普通的神经网络并不能做到这一点。这或许便是传统神经网络的主要缺点。循环神经网络可以做到这一点，通过循环，循环神经网络将当前步所学习到的信息传递下去，从而学会像人一样进行思考。
上图即是循环神经网络的一个示例。可以看到，同普通的神经网络相似，其同样具有输入输出层以及隐层。但是，循环神经网络会结合当前步的输入
以及上一步网络所给出的 hidden state 
, 计算出当前时间步的 
，并将
作为输入输出到下一时间步的循环神经网络之中。同时，网络的其他部分会根据当前的状态
计算出当前步的输出
.
给出计算公式为：
为了便于理解，我们可以将循环神经网络视作一系列共享权值的网络，并将其展开。
展开之后，可以感觉到循环神经网络似乎天然与序列有某种联系，似乎循环神经网络就是为了序列而出现的。
LSTMs
但是，RNN 仍然具有其局限性。很多时候，人类做出推理时仅需根据最新得到的信息即可得到结果。然而，不可避免的是，有些推理可能需要较长时间以前的信息进行辅助。
在这种情况之下，RNN对于要学习的东西便无能为力了。理论上，RNN 是可以学习到这样的长时依赖的。然而，RNN 并没有在时间上学习到这种长时依赖。因而，在RNN 的基础上提出了LSTM, 用以学习这种情况。LSTM 被设计解决上文所述的长时依赖问题，但是，在实际中，记住信息似乎是LSTM的本能，而不是挣扎着学会的能力。
LSTMs 全称：Long Short Term Memory networks, 是一种特殊的 RNN 网络，能够学习到序列问题中的长时依赖。同普通的RNN 相似，LSTM同样是链式的结构。相较于RNN, LSTM的重复单元发生了变化。LSTM 的隐层不在只是简简单单的一层，而是通过特殊方式联结在一起的4层隐层。
首先需要谈到的是LSTMs 的Core Idea之一cell state. Cell State 就像传送带一样，穿越整个链式网络，仅仅存在少量的线性互动。这使得信息非常容易从网络的浅层传递到网络的深层。
其次需要谈到的是LSTMs 网络中的门gates. 正是通过一些特定门的实现，LSTMs 才能实现对 Cell State 进行修改。
首先需要决定遗忘
中多少的内容，通过sigmoid 层计算遗忘门
；
接下来向cell state中加入当前步所学习到的内容，这将分为两部分：一是通过 sigmoid 层计算输入门
, 二是通过 tanh 层计算候选cell state 
. 接下来便是结合遗忘门与输入门，得到新的cell state 
。
最终，我们需要决定输出的内容
，通过学习输出门 决定接下来需要输出的内容。
LSTMs 的变种
第二节中介绍的 LSTMs 是普通的LSTM. 并不是所有的LSTM 结构均如上所述。 事实上，很多论文中提到的 LSTM 架构会有一些小小的差异。下面是几种LSTM的变体：
添加了 peephole connections 的 LSTM:
这种 LSTM在计算遗忘、输入、输出门时，将cell state 添加到考虑之中。
遗忘门和输入门互补的 LSTM:
该版本中，遗忘门与输入门的和为1，因而只需计算遗忘门即可，无需再次计算和学习输入门。
Gated Recurrent Unit, GRU:
GRU 舍弃了遗忘门和输入门，将其合并为一个更新门。并且，GRU同样合并了cell state 和hidden state, 以及一些其它的变化。相较于普通的LSTMs, GRU更加简单，并且也逐渐流行起来
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