从动图中理解 RNN,LSTM 和 GRU
科技

从动图中理解 RNN,LSTM 和 GRU

2019年07月15日 14:42:00
来源:雷锋网

递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。三种最常见的递归神经网络类型分别是:

vanilla RNN

长短记忆RNN(LSTM),由 Hochreiter和 Schmidhuber 在1997年提出

门控循环单元(GRU),由Cho等人在2014年提出賽普·霍克賴特

要指出的一点是,我将使用"RNNS"来统称本质上是递归神经网络结构,"vanilla RNN"来指代在图一所展示的最简单的循环神经网络结构.

有很多关于递归神经网络的图解.

我个人最喜欢的一个是Michael Nguyen发表在《走向数据科学》(Towards Data Science)的这篇文章,因为他不仅给我们提供了对这些模型的直觉,更重要的是这些漂亮的插图,使我们更容易理解。但我发表这篇文章的动机是为了更好地理解这些单元中发生了什么,节点是如何共享的,以及它们是如何转换为输出节点。这里,我也受到了Michael的动画启发。

本文研究了vanilla RNN、LSTM和GRU单元。这是一个简短的概述,是为那些读过关于这些主题的文章的人准备的。(我建议在阅读本文之前先阅读Michael的文章),需要注意的是,以下动画是按顺序引导的,但在向量化的机器计算过程中并不反映时间上的顺序。

下面是我用来做说明的图例:

图0:动画图例

在我的动画中,我使用了大小为3(绿色)的输入和2个隐藏单元(红色),批量大小为1。

让我们开始吧!

Vanilla RNN

图1:vanilla RNN 示意动画

  • t—时间步长

    X—输入

    h—隐藏状态

    X的长度—输入的大小

    h的长度—隐藏单元。

    请注意不同的库以不同的方式调用它们,但它们的含义相同:

    - Keras — state_size ,units

    - PyTorch — hidden_size

    - TensorFlow — num_units

    LSTM(长短期记忆网络)

    图2:LSTM 示意动画

    • C - 单元状态

      注意,单元状态的维度与隐藏状态的维度相同。

      GRU

      图3:GRU 示意动画

      希望这些动画能以某种方式帮助你!以下是静态图像中的概况:

      图4:Vanilla RNN 单元

      图5:LSTM 单元

      图6:GRU 单元

      一个提醒:我使用Google绘图来创建的这些示意图。