台湾大学深度学习课程 学习笔记 lecture3-1 Recurrent Neural Network (RNN)

以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。
课程地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/syllabus.html

Recurrent Neural Network （RNN）循环神经网络常被用到的领域是Language Modeling，下面就从Language Modeling方法的发展，引入RNN。

Language Modeling

多个word组成一句话，根据一句话出现的概率可以得到更符合语法结构和有意义的句子。
比如根据给出的一段语音，可以得到两种完全不同的句子“recognize speech”、“wreck a nice beach”，但是“recognize speech”出现的可能性更大。

N-Gram Language Modeling

想要估算出word sequence的概率，首先介绍了N-Gram Language Model 方法，是一种传统处理的方法。只考虑前面 (n−1) 个words出现的概率。比如句子“我是谁”，令 n=2 ，“谁”这个字只考虑前面的“是”。

那么如何确定概率呢？
这需要先收集大量的训练资料使用机器学习的方法去训练得到概率。

还有一个问题，假如搜集的训练集中有些sequences并没有出现，而恰好这些sequences就出现在了测试数据中。那么sequences概率就是0，这就会导致上面连乘公式 P(w1,w2,...,wm)=0。哪怕其他概率再大，只要出现一个未知的0，最终结果也是0 。

解决方法也很简单，叫 Smoothing，就是对这些没有出现，后面计算概率是直接赋予一个比较小的结果，比如“0.0001”。在一些情况下，效果还是不错的，但是这种简单粗暴的方法总是会存在一些问题，首先准确度不够，其次不同的情况赋予值是相同的。

以上就是传统的处理方法，存在一些局限性。下面介绍使用深度学习的方法。

Feed-Forward Neural Language Model

假设我们已经有了一个训练好的神经网络模型，可以输入数据然后的到各种word出现的概率。
下图中，输入不同的vector（黄色），经过相同的神经网络模型（蓝色区域）进行预测，得到不同word出现的概率，选择所需的概率 P 。例如，输入 vector of “wreck”，选择对应的 “a”出现的概率 P(next word is “a”) ，最后把所有的概率相乘。

上面讲到的神经网络模型结构如下，具体方法可以去看提到的文章 A Neural Probabilistic Language Model - Bengio et al ，和一般的神经网络稍有不同。

上面讲的神经网络训练的方法相比传统的方法有一个优点，如下图。遇到未训练过的sequences时，可以自动的Smoothing，填充一个合适的值。原因是，假如训练数据中只有“…dog jump…”，而预测 “…cat jump…”时，模型会把类似于“dog”、“cat”、“rabbit”等属性相近的words归到一类，从而近似的预测“…cat jump…”的概率，最终的结果中 p(jump|cat) 值会相应的提高，而不是简单的用0.0001代替。

上面的模型还是需要提供一个window n 的值，但是有时候 n 并不确定。

Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM)

RNN 会考虑所有情况，并且和时间也有关系。

首先，这是之前说的一个神经网络结构的形式。

RNN Language Model 是将这些网络连接了起来，前一个word的信息也会传递到下一个word模型的计算中去。

单独看一个神经网络的话，在第 t 个神经网络的隐藏层 ht 中，除了正常的输入 x 外，还增加了 ht−1 的信息。

---

上面一节从传统方法及其局限问题，为了解决这些问题，讲到使用RNN进行处理。接下来，将对RNN的方法进行详细讲解。

Recurrent Neural Network

Definition

RNN的结构如下，简单表示就是下图左的样子，将其展开后，编程下图右的结构。

每个word按照在句子中的顺序，会接收上一个word的神经网络隐藏层并对其赋予 W 权重，与输入层的数据 xt 一起，隐藏层整合成一个新的线性关系 Wst−1+Uxt 。然后放入激活函数（一般为 tanh 或 ReLU），经过一系列计算，最终预测出多分类结果（softmax(Vst)）。从结果中找出预测为下一个word的概率值。
最后将本次神经网络的隐藏层同样赋予 W 权重后再传递到下一个word的预测中去。

虽然展开后有很多层，但是所有的神经网络其实用的是同一套参数，所以只有 U,V,W 这三类参数，减少了计算量。

Training via Backpropagation through Time (BPTT)

反向传播之前课程中有详细介绍 Backpropagation ，如果理解了反向传播后，就会发现，其实RNN 的 Backpropagation 其实是同样的计算方法。只不过由于是多级神经网络增加了很多级而已，但是每一个神经网络其实以一样的原理。

首先是对输出层的损失函数 C(θ) 求偏导，得到各级输出结果组成的梯度方向 ∇C。

根据时间也就是 t 到 t−1 的方向向前转播。传递的内容和方式与之前讲的反向传播的方式一样。

其中的参数类型按照上面讲到的， 分为三种。
第一种是 输出层 之间的参数 为 V ，第二种是隐藏层之间进行传递的参数 W 。

第三种是神经网络传递过程中每次都需要输入的 x 输入层之间的参数 U 。理论上讲，每个 U 会不一样，但是上面讲过，各循环之间共用一套参数，所以强制将 U 进行同步更新，保证使用的是相同的 U 。实际操作中就是将各层的 U 指向同一内存。

下面的图比较直观的反映了反向传播的顺序，以及各输出结果的损失函数 C 对各位置参数的影响。
每次Backpropagation都是全部同步更新的。

Training Issue

梯度爆炸和梯度消失

由于RNN中每个神经网络使用相同的一套参数，矩阵不断地进行相乘后一部分值会成指数级的升高或降低，从而出现梯度爆炸和梯度消失。

下图中，通过不断地迭代后，出现梯度爆炸和梯度消失，在50 steps时，参数分布在两端和0附近。

解决方法

梯度爆炸解决方法，将数字限定在一个范围里面，以防止其过大。

而梯度消失不像梯度爆炸一样能直接对其做限制，则比较麻烦，有一种方法是IRNN 。详细请参考论文 A Simple Way to Initialize Recurrent Networks of Rectified Linear Units - Le et al 。
将 W 初始化成单位矩阵 I ，并使用 ReLU 作为其激活函数。

下面是使用IRNN后的效果对比。

另外，梯度下降还会引发另一个问题。当RNN有非常多循环，前面的神经网络就很难去影响后面的结果。但是有时候在一句话中，前面句子里面的word和靠后面word之间关系还是比较大的。针对这个问题，后面的课程中还会讲到。

Extension

除了上面讲到的RNN结构，还有一些其他形式。
比如双向RNN和深层双向RNN。
需要注意的是，双向RNN并不是所有情况都适用。比如在股票预测这种就无法进行双向，因为股票信息无法获得之后未来的信息。

Applications

Sequential Input

在输入方面的应用，由于RNN训练的结果在是有前后顺序信息的。所以可以对句子先进行RNN得到vector，将vector结果作为另一个神经网络的输入数据。

Sequential Output

在输出方面的应用。可以做词性的标记，在RNN中，设置不同的输出信息，可以训练得到相应的标签序列。例如，根据一个word在一句话中所在的位置，输出这个word的词性。

另外一个是，做Natural Language Understanding (NLU) 自然语言理解。比如向Siri说出一段指令，Siri理解并根据指令进行操作。
如下图，其实是从这句话中找出符合send_email API接口的相应标签信息。

还有一个就是上面两种的结合使用，使用两个RNNs，一个用于处理输入信息，一个用于处理输出信息。两个RNNs同步训练。