循环神经网络RNN+长短期记忆网络LSTM 学习记录

循环神经网络（RNN)

RNN的的基础单元是一个循环单元，前部序列的信息经处理后，作为输入信息传递到后部序列

x为输入向量，y为输出向量，a为上一隐藏层的a与x通过激活函数得到的值，简言之，每一层神经元是通过输入x和上层得到的权重的a共同得到后续的结果

上述公式中，为隐藏层的激活函数，为常数，为权重，由此得到a与y。
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依次往后，可以得到

RNN常见的结构

多对多结构（常用于机器翻译）、多对一结构（常用与情感分析）、一对一结构、一对多结构（音乐生成）

双向循环神经网络

双向循环神经网络通过反向更新的隐藏层来利用方向时间信息
通常用来对序列抽取特征、填空，而不是预测未来

简言之，双向循环神经网络有两个隐藏层，一个用来输出给后面的神经元，一个反向输出给上一个神经元。

长短期记忆网络LSTM

参考文章：人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导（非常详细）
RNN是想把所有信息都记住，不管是有用的信息还是没用的信息
LSTM则设计了一个记忆细胞，具备选择性记忆的功能，可以选择记忆重要信息，过滤噪声信息，减轻记忆负担，避免长期依赖问题。
如下图为LSTM结构

LSTM–遗忘门

遗忘门就是遗忘对当前状态来说没有用的信息，决定我们还需不需要记住前面状态的信息，即当前时刻的记忆状态有多少来自于前面的记忆。接受h_t-1和x_t通过Sigmoid 激活函数生成了f_t。输出值f_t均介于0和1之间，1表示"完全接受这个"，0表示"完全忽略这个"

C_t-1是上一层的记忆细胞， 给与LSTM选择记忆功能，使得LSTM有能力选择每个时间步里面记忆的内容。

LSTM–输入门

输入门就是对当前输入h_t-1和x_t进行处理，来确定在当前状态哪些信息需要保存。
第一步，通过Sigmoid激活函数来决定什么值需要更新，即产生了i_t
第二步，通过tanh激活函数创建了一个新的候选值向量，会被加入到状态中。

LSTM–细胞状态更新

对记忆细胞的更新，忘记不想要的信息，然后在加上根据我们决定更新每个状态的程度进行变化。

LSTM–输出门

最后我们要确定输出值，第一步，我们将信息输入到一个sigmoid激活函数来确定细胞状态的哪一部分将被输出。第二步，将第一步输出的信息o_t与我们的C_t通过一个tanh激活函数最终得到我们确定输出的信息。