【动手学深度学习】--长短期记忆网络LSTM

长短期记忆网络LSTM

学习视频：长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】

官方笔记：长短期记忆网络（LSTM）

长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题，解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器(LSTM)，它有许多与GRU一样的属性，有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些， 却比门控循环单元早诞生了近20年。

1.门控记忆元

可以说，长短期记忆网络的设计灵感来自于计算机的逻辑门。 长短期记忆网络引入了记忆元（memory cell），或简称为单元（cell）。 有些文献认为记忆元是隐状态的一种特殊类型， 它们与隐状态具有相同的形状，其设计目的是用于记录附加的信息。 为了控制记忆元，我们需要许多门。 其中一个门用来从单元中输出条目，我们将其称为输出门（output gate）。 另外一个门用来决定何时将数据读入单元，我们将其称为输入门（input gate）。 我们还需要一种机制来重置单元的内容，由遗忘门（forget gate）来管理， 这种设计的动机与门控循环单元相同， 能够通过专用机制决定什么时候记忆或忽略隐状态中的输入。

1.1输入门、忘记门、输出门

• 忘记门：将值朝0减少
• 输入门：决定不是忽略掉输入数据
• 输出门：决定是不是使用隐状态

就如在门控循环单元中一样， 当前时间步的输入和前一个时间步的隐状态 作为数据送入长短期记忆网络的门中，如下图所示， 它们由三个具有sigmoid激活函数的全连接层处理， 以计算输入门、遗忘门和输出门的值。 因此，这三个门的值都在(0,1)的范围内。

1.2候选记忆元

1.3记忆元

1.4隐状态

2.从零实现

2.1加载数据集

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
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2.2初始化模型参数

接下来，我们需要定义和初始化模型参数。 如前所述，超参数num_hiddens定义隐藏单元的数量。 我们按照标准差0.01的高斯分布初始化权重，并将偏置项设为0。

def get_lstm_params(vocab_size, num_hiddens, device):
    num_inputs = num_outputs = vocab_size

    def normal(shape):
        return torch.randn(size=shape, device=device)*0.01

    def three():
        return (normal((num_inputs, num_hiddens)),
                normal((num_hiddens, num_hiddens)),
                torch.zeros(num_hiddens, device=device))

    W_xi, W_hi, b_i = three()  # 输入门参数
    W_xf, W_hf, b_f = three()  # 遗忘门参数
    W_xo, W_ho, b_o = three()  # 输出门参数
    W_xc, W_hc, b_c = three()  # 候选记忆元参数
    # 输出层参数
    W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs))
    b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device)
    # 附加梯度
    params = [W_xi, W_hi, b_i, W_xf, W_hf, b_f, W_xo, W_ho, b_o, W_xc, W_hc,
              b_c, W_hq, b_q]
    for param in params:
        param.requires_grad_(True)
    return params
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2.3定义模型

在初始化函数中， 长短期记忆网络的隐状态需要返回一个额外的记忆元， 单元的值为0，形状为（批量大小，隐藏单元数）。 因此，我们得到以下的状态初始化。

def init_lstm_state(batch_size, num_hiddens, device):
    return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device),
            torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device))
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实际模型的定义与我们前面讨论的一样： 提供三个门和一个额外的记忆元。 请注意，只有隐状态才会传递到输出层， 而记忆元$C_t$不直接参与输出计算。

def lstm(inputs, state, params):
    [W_xi, W_hi, b_i, W_xf, W_hf, b_f, W_xo, W_ho, b_o, W_xc, W_hc, b_c,
     W_hq, b_q] = params
    (H, C) = state
    outputs = []
    for X in inputs:
        I = torch.sigmoid((X @ W_xi) + (H @ W_hi) + b_i)
        F = torch.sigmoid((X @ W_xf) + (H @ W_hf) + b_f)
        O = torch.sigmoid((X @ W_xo) + (H @ W_ho) + b_o)
        C_tilda = torch.tanh((X @ W_xc) + (H @ W_hc) + b_c)
        C = F * C + I * C_tilda
        H = O * torch.tanh(C)
        Y = (H @ W_hq) + b_q
        outputs.append(Y)
    return torch.cat(outputs, dim=0), (H, C)
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2.4 训练与预测

vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_lstm_params,
                            init_lstm_state, lstm)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)
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3.简洁实现

使用高级API，我们可以直接实例化LSTM模型。 高级API封装了前文介绍的所有配置细节。 这段代码的运行速度要快得多， 因为它使用的是编译好的运算符而不是Python来处理之前阐述的许多细节。

num_inputs = vocab_size
lstm_layer = nn.LSTM(num_inputs, num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(lstm_layer, len(vocab))
model = model.to(device)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)
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