同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！
故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，
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本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以有效的结合当前各位研究生的研究方向，设计人工智能的各个领域，是经过一年时间打磨的精品专栏！
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欢迎大家订阅(2023版)理论篇
以下为2021版原文~~~~
1 语言模型
循环神经网络模型可以对序列片段进行学习，找到样本间的顺序特征。这个特性非常适合运用在语言处理方向。
1.1 语言模型简介
语言模型包括文法语言模型和统计语言模型，一般指统计语言模型。
1.1.1 统计语言模型
统计语言模型是指：把语言（词的序列）看成一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性，衡量一个句子的合理性，概率越高，说明这个句子越像是自然句子。
统计语言模型的作用是，为一个长度为m的字符串确定一个概率分布P(w1,w2,...,wm),表示其存在的可能性。其中，”w1~wm”依次表示这段文本中的各个词，用这种模型通过这些方法可以保留一定的词序信息，获得一个词的上下文信息。
2 词表与词向量
2.1 词表与词向量
词表是指给每个单词（或字）编码，即用数字来表示单词（或字），这样才能将句子输入到神经网络中进行处理。
比较简单的词表是为每个单词（或字）按顺序进行编号，或将这种编号用one_hot编码来表示。但是，这种简单的编号方式只能描述不同的单词（或字)，无法将单词（或字）的内部含义表达出来。
于是人们开始用向量来映射单词（或字），可以表达更多信息，这种用来表示每个词的向量就称为词向量（也称词嵌入)。词向量可以理解为one-hot编码的升级版，它使用多维向量更好地描述词与词之间的关系。
2.2 词向量的原理与实现
词向量的最大优势在于可以更好地表示上下文语义。
2.2.1 词向量的含义
词向量表示词与词之间的远近关系映射为向量间的距离，从而最大限度地保留了单词(或字)原有的特征，建立在分布假说(distributional hypothesis)基础上的，即假设词的语义由其上下文决定，上下文相似的词，其语义也相似。
2.2.2 词向量的组成
(1)选择一种方式描述上下文；
(2)选择一种模型刻画某个目标词与其上下文之间的关系。
2.3 词向量的原理与实现
one_hot编码的映射方法本质上也属于词向量，即把每个字表示为一个很长的向量，这个向量的维度是词表大小，并且只有一个维度的值为1，其余的维度都为0。这个为1的度就代表了当前的字。
one_hot编码与词向量的唯一区别就是仅仅将字符号化，不考虑任何语义信息。如one_hot编码每一个元素由整型改为浮点型，同时再将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到人更小维度的空间，那么它就等同于词向量。
2.4 词向量的实现
在神经网络的实现中，词向量更多地被称为词嵌入（word embedding），具体做法是将二维的张量映射到多维空间，即embedding中的元素将不再是、个字，而变成了字所转化的多维向量，所有向量之间是有距离远近关系的。
3 NLP中多项式的分布
在自然语言中，一句话中的某个词并不是唯一的。例如，“代码医生工作室真棒”这句话中的最后一个字“棒”，也可以换成“好”，不会影响整句话的语义。
3.1 RNN模型中存在的问题
在RNN模型中，将一个使用语言样本训练好的模型用于生成文本时，会发现模型总会将在下一时刻出现概率最大的那个词取出，即仅仅实现一种语言的设计，这种生成文本的方式失去了语言本身的多样性。
3.2 解决方案
为了解决这个问题，将RNN模型的最终结果当成一个多项式分布(multinomialdistribution),以分布取样的方式预测出下一序列的词向量。用这种方法所生成的句子更符合语言的特性。
3.2.1 多项式分布
多项式分布多项式分布是二项式分布的拓展。
二项式分布的典型例子是“扔硬币”：硬币正面朝上的概率为P,重复扔n次硬币，所得到k次正面朝上的概率即为一个二项式分布概率。把二项式分布公式拓展至多种状态，就得到了多项式分布。
3.2.2 多项式分布在RNN模型中的应用
多项式分布在RNN模型中的应用在RNN模型中，预测的结果不再是下一个序列中出现的具体某一个词，而是这个词的分布情况，这便是在RNN模型中使用多项式分布的核心思想。在获得该词的多项式分布之后，便可以在该分布中进行采样操作，获得具体的词，这种方式更符合NLP任务中语言本身的多样性，即一个句子中的某个词并不是唯一的。
3.2.3 RNN模型中的实现步骤
(1)将RNN模型预测的结果通过全连接或卷积，变成与字典维度相同的数组。
(2)用该数组代表模型所预测结果的多项式分布。
(3)用torch.multinomial()函数从预测结果中采样，得到真正的预测结果。
3.3 torch.multinomial()
torch.multinomial(input, num_samples,replacement=False, out=None) → LongTensor
- 函数作用：对input的每一行做n_samples次取值，输出的张量是每一次取值时input张量对应行的下标。输入是一个input张量，一个取样数量，和一个布尔值replacement。
- input：张量可以看成一个权重张量，每一个元素代表其在该行中的权重。如果有元素为0，那么在其他不为0的元素，被取干净之前，这个元素是不会被取到的。
- n_samples：是每一行的取值次数，该值不能大于每一样的元素数，否则会报错。
- replacement：指的是取样时是否是有放回的取样，True是有放回，False无放回。
3.3.1 代码实现（每次多想次分布采样的结果均不同）
import torch # 生成一串0-1的随机数 data = torch.rand(2,4) print("生成的数据列表",data) #生成的数据列表 tensor([[0.8998, 0.6512, 0.9156, 0.8575],[0.8455, 0.4838, 0.6859, 0.2629]]) a = torch.multinomial(data,1) print("第一次采样结果：",a) # 第一次采样结果： tensor([[0],[0]]) b = torch.multinomial(data,1) print("第二次采样结果：",b) # 第二次采样结果： tensor([[0],[1]])
4 循环神经网络的实现
4.1 RNN的底层类
torch.nn.LSTM类与torch..nn.GRU类并不属于单层的网络结构，它本质上是对RNNCell的二次封装，将基本的RNN Cell按照指定的参数连接起来，形成一个完整的RNN。
在torch.nn.LSTM类与torch.nn.GRU类的内部还会分别调用torch.nn.LSTMCel类与torch.nn.GRUCell类进行具体实现。
