【NPL自然语言处理】带你迅速了解传统RNN模型

学习目标

🍀 了解传统RNN的内部结构及计算公式.

🍀 掌握Pytorch中传统RNN工具的使用.

🍀 了解传统RNN的优势与缺点.

🍔 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.

 🐼 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.
  

🍔 传统RNN的内部结构图

1.1 RNN结构分析

• 结构解释图:

• 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, 以及此时间步的输入, 它们进入RNN结构体后, 会"融合"到一起, 这种融合我们根据结构解释可知, 是将二者进行拼接, 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), 它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.

• 内部结构过程演示:
  

• 根据结构分析得出内部计算公式:ht=tanh(Wt[Xt,ht−1]+bt)ℎ�=���ℎ(��[��,ℎ�−1]+��)
  
• 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.

1.2 使用Pytorch构建RNN模型

• 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 传统RNN优缺点

1 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.

2 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.

3 梯度消失或爆炸介绍

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）.

🍔 小结

• 学习了什么是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.

• 学习了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.

• 学习了传统RNN的结构并进行了分析;

• 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, 以及此时间步的输入, 它们进入RNN结构体后, 会"融合"到一起, 这种融合我们根据结构解释可知, 是将二者进行拼接, 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), 它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.

• 根据结构分析得出了传统RNN的计算公式.
  
• 学习了激活函数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.

• 学习了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.

• 实现了nn.RNN的使用示例, 获得RNN的真实返回结果样式.
  
• 学习了传统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.

• 学习了传统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.

• 学习了什么是梯度消失或爆炸:

• 根据反向传播算法和链式法则, 得到梯度的计算的简化公式: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）.