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循环神经网络详解（RNN/LSTM/GRU）380 赞同4 评论915 收藏背景最近 GPT 爆火，而 GPT 本质上基于 Transformer 的语言模型。GPT 全称是 Generative Pre-trained Transformer。由此可见 Transformer 的广泛应用。Transformer 最早发源于自然语言处理领域（NLP），以一个非常惊人的标题 “Attention is All You Need” 催生了无数后续工作。尤其 OpenIAI 的 GPT 模型选择 Transformer 作为基础结构后，基于 Transformer 的大模型就越来越多。包括谷歌的PaLM-2、Meta 的 LLaMA、清华的 GLM、百度的文心一言，其大模型都是使用了 Transformer结构。但其实并不是所有的场景都适合 Transformer，比如强化学习中用的最多的还是 LSTM/RNN，在推荐系统中，处理用户序列用的比较多的还是 GRU。RNN/LSTM/GRU 和 Transformer 是两种不同的 neural network architectures，用于处理序列数据。它们在计算量上有所不同。比如 GRU 是一种递归神经网络（RNN）的变体，它通过使用门控机制来克服传统 RNN 中的梯度消失问题。GRU 的计算量相对较小，因为它的参数量较少，并且它是一种逐步处理输入序列的模型。在每个时间步，GRU 只需计算一些简单的线性变换和非线性激活函数。相比之下，Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络架构，用于处理序列数据。它引入了自注意力机制，允许模型在不同位置对输入序列的各个元素进行加权关注。由于 Transformer 需要计算全连接的注意力矩阵，它的计算量较大。总结起来，GRU 相对较简单，计算量相对较小，适用于较小规模的序列数据。而 Transformer 计算量较大，适用于处理更大规模的序列数据，如机器翻译或语言建模等任务。比如在 CTR 预估中，阿里的 DIEN 模型就是使用 GRU 建模用户序列。图1：阿里的DIEN模型而在强化学习中，谷歌提出的策略选择函数，使用的也是 RNN/LSTM。图2：谷歌策略选择函数的网络结构铺垫这么多，既循环神经网络仍然有大量的应用，这篇文章就来回顾一下。1. RNN循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）是一种循环神经网络，用于处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环连接，使得它可以在处理序列时保持一种记忆状态。在 RNN 中，每个时间步都有一个隐藏状态（hidden state），它可以接收当前时间步的输入和上一个时间步的隐藏状态作为输入。隐藏状态的输出不仅取决于当前时间步的输入，还取决于之前所有时间步的输入。这种循环连接使得RNN可以处理变长序列，并且能够捕捉到序列中的时序信息。图3：RNN 循环神经网络RNN 的计算过程非常简单： RNN 在自然语言处理（NLP）等领域有广泛的应用，例如语言建模、机器翻译、情感分析等任务。由于 RNN 能够处理变长序列，并且可以保持记忆状态，它在处理自然语言时可以考虑上下文的信息，捕捉到词语之间的依赖关系和语义信息。此外，RNN 也可以应用于时间序列预测，例如股票价格预测、天气预测等。RNN 可以根据过去的时间序列数据预测未来的趋势，对于具有时序依赖的数据具有一定的优势。然而，传统的RNN在处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这限制了其对长期依赖关系的建模能力。为了解决这个问题，出现了一些改进的 RNN 变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们引入了门控机制来控制记忆状态的更新，改善了对长期依赖的建模能力。2. LSTM长短记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构，旨在解决传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及增强对长期依赖关系的建模能力。LSTM 引入了一个记忆单元（memory cell），该单元可以存储和访问信息，并通过门控机制来控制信息的流动。LSTM 的关键部分包括输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）、输出门（output gate）。图4：LSTM模型2.1 遗忘门（forget gate）图5：LSTM遗忘门LSTM 的第一步是决定我们需要从 cell 状态中扔掉什么样的信息。这个决策由一个称为“遗忘门（forget gate）”的 sigmoid 层决定。输入 和 ，输出一个 0 到 1 之间的数。1 代表“完全保留这个值”，而 0代表“完全扔掉这个值”。比如对于一个基于上文预测最后一个词的语言模型。cell 的状态可能包含当前主题的信息，来预测下一个准确的词。而当我们得到一个新的语言主题的时候，我们会想要遗忘旧的主题的记忆，应用新的语言主题的信息来预测准确的词。遗忘门的计算方法如下： 2.2 输入门（input gate）第二步是决定我们需要在 cell state 里存储什么样的信息。这个问题有两个部分。首先 sigmoid 层调用“输入门（input gate）”以决定哪些数据是需要更新的。然后，一个 tanh 层为新的候选值创建一个向量 ，这些值能够加入 state 中。下一步，我们要将这两个部分合并以创建对 state 的更新。比如还是语言模型，可以表示为想要把新的语言主题的信息加入到 cell state 中，以替代我们要遗忘的旧的记忆信息。在决定需要遗忘和需要加入的记忆之后，就可以更新旧的 cell state 到新的 cell state 了。在这一步，我们把旧的 state 与 相乘，遗忘我们先前决定遗忘的东西，然后我们加上 ，这可以理解为新的记忆信息，当然，这里体现了对状态值的更新度是有限制的，我们可以把 当成一个权重。图6：遗忘门和输入门合并 2.3 输出门（output gate）最后，我们需要决定要输出的东西。这个输出基于我们的 cell state，但会是一个过滤后的值。首先，我们运行一个 sigmoid 层，这个也就是输出门（output gate），以决定 cell state 中的哪个部分是我们将要输出的。然后我们把 cell state 放进 tanh（将数值压到-1和1之间），最后将它与 sigmoid 门的输出相乘，这样我们就只输出了我们想要的部分了。图7：输出门3. GRU（Gated Recurrent Unit）GRU（Gated Recurrent Unit）是一种对 LSTM 稍微改进的循环神经网络，由 Cho 等人（2014年）提出。它将遗忘门和输入门合并成一个单一的“更新门”，同时将 cell state 和隐藏状态合并，并进行了其他一些改动。GRU模型相对于标准的 LSTM 模型来说更加简单，并且越来越受到广泛关注和应用。GRU 与 LSTM 相比，主要的区别在于门控机制的设计。GRU 只使用了一个更新门，通过控制信息的流动和状态的更新，同时减少了参数量和计算量。相比于 LSTM，GRU 模型更加简洁，更容易训练，并且在一些任务上取得了相当好的性能。图8：GRU GRU 由两个门构成，分别是 reset gate 和 update gate ，需要注意这里与 LSTM 的区别是 GRU 中没有output gate。参考书籍推荐编辑于 2024-01-11 · 著作权归作者所有, 图2. RCN（Recursive Cortical Network）的结构。 上图（A）层级结构生成对象的轮廓，条件随机场（CRF）生成表面外观。 （B）轮廓层级相同的两个子网络通过复制特定父结点的子结点特征并连接它们到该父结点的旁边分支（laterals）而保持独立的分支连接。, 递归皮层网络，Recursive Cortical Network，缩写 RCN，是根据实验神经科学设计的机器学习模型。.
于是根据这个结论提出了新模型，递归皮层网络，Recursive Cortical Netowks，简称 RCN，这是一种整合了实验神经科学结论的概率生成模型，但重点并不是说概率生成模型超越了神经网络；RCN 在局部还是会用到神经网络。 RCN 对于一个物体的轮廓和表面分别进行了建模。, ECR：:Engineer Change Request （工程变更需求/请求） ECN： Engineer Change Notification （工程变更通知） “工程变更”流程是公司非常重要的流程之一，涉及到的部门从供应商、采购、研发、工艺、生产制造、质量控制、到客户端全部都可能涉及，是一个比较复杂的流程。质量控制的书籍对这个流程会说的 , 在UWC RCN (Red cross nordic) 挪威校区读书是有什么样的体验？ 希望能从学业，课外和环境三个角度客观分析 显示全部 关注者 6, 比如 GRU 是一种递归神经网络（RNN）的变体，它通过使用门控机制来克服传统 RNN 中的梯度消失问题。GRU 的计算量相对较小，因为它的参数量较少，并且它是一种逐步处理输入序列的模型。在每个时间步，GRU 只需计算一些简单的线性变换和非线性激活函数。, 知乎 - 有问题，就会有答案, 加拿大皇家海军（英语： Royal Canadian Navy / Marine royale canadienne，舰艇呼号前缀： RCN/ MRC）是现加拿大的海上武装力量主体，地位等同于加拿大陆军和加拿大皇家空军。 加拿大海军兵力约9400人，编有2个舰队（5个中队）、1个海上航空大队（10个中队）。.