• ​​LSTM网络​​
  • ​​LSTM核心思想​​
  • ​逐步理解LSTM​
  • ​​遗忘门​​
  • ​​输入门​​
  • ​​输出门​​
  • ​​LSTM变体​​
  • ​​多层LSTM​​
  • ​LSTM实现手写数字​
  • ​​设置LSTM参数​​
  • ​​初始化权值参数​​
  • ​​训练​​
  • ​​参考资料​​

前面我们介绍了RNN,现在我们来介绍一种特殊的RNN结构,LSTM网络。我们将逐步介绍LSTM的结构,原理,以及利用LSTM识别手写数字的demo跟深刻的理解LSTM。

LSTM网络

long short term memory,即我们所称呼的LSTM,是为了解决长期以来问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。

LSTM 同样是这样的结构,但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层,这里是有四个,以一种非常特殊的方式进行交互。

不必担心这里的细节。我们会一步一步地剖析 LSTM 解析图。现在,我们先来熟悉一下图中使用的各种元素的图标。

在上面的图例中,每一条黑线传输着一整个向量,从一个节点的输出到其他节点的输入。粉色的圈代表 pointwise 的操作,诸如向量的和,而黄色的矩阵就是学习到的神经网络层。合在一起的线表示向量的连接,分开的线表示内容被复制,然后分发到不同的位置。

LSTM核心思想

LSTM的关键在于细胞的状态整个(绿色的图表示的是一个cell),和穿过细胞的那条水平线。

细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行,只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易。

若只有上面的那条水平线是没办法实现添加或者删除信息的。而是通过一种叫做 门(gates) 的结构来实现的。

门 可以实现选择性地让信息通过,主要是通过一个 sigmoid 的神经层 和一个逐点相乘的操作来实现的。

sigmoid 层输出(是一个向量)的每个元素都是一个在 0 和 1 之间的实数,表示让对应信息通过的权重(或者占比)。比如, 0 表示“不让任何信息通过”, 1 表示“让所有信息通过”。

LSTM通过三个这样的本结构来实现信息的保护和控制。这三个门分别输入门、遗忘门和输出门。

逐步理解LSTM

现在我们就开始通过三个门逐步的了解LSTM的原理

遗忘门

在我们 LSTM 中的第一步是决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息。这个决定通过一个称为忘记门层完成。该门会读取ht−1ht−1

让我们回到语言模型的例子中来基于已经看到的预测下一个词。在这个问题中,细胞状态可能包含当前主语的性别,因此正确的代词可以被选择出来。当我们看到新的主语,我们希望忘记旧的主语。

其中ht−1ht−1表示sigmod函数。

输入门

下一步是决定让多少新的信息加入到 cell 状态 中来。实现这个需要包括两个 步骤:首先,一个叫做“input gate layer ”的 sigmoid 层决定哪些信息需要更新;一个 tanh 层生成一个向量,也就是备选的用来更新的内容,Ĉ tC^t

现在是更新旧细胞状态的时间了,Ct−1Ct−1。前面的步骤已经决定了将会做什么,我们现在就是实际去完成。

我们把旧状态与ftft。这就是新的候选值,根据我们决定更新每个状态的程度进行变化。

在语言模型的例子中,这就是我们实际根据前面确定的目标,丢弃旧代词的性别信息并添加新的信息的地方。

输出门

最终,我们需要确定输出什么值。这个输出将会基于我们的细胞状态,但是也是一个过滤后的版本。首先,我们运行一个 sigmoid 层来确定细胞状态的哪个部分将输出出去。接着,我们把细胞状态通过 tanh 进行处理(得到一个在 -1 到 1 之间的值)并将它和 sigmoid 门的输出相乘,最终我们仅仅会输出我们确定输出的那部分。

在语言模型的例子中,因为他就看到了一个 代词,可能需要输出与一个 动词 相关的信息。例如,可能输出是否代词是单数还是负数,这样如果是动词的话,我们也知道动词需要进行的词形变化。

LSTM变体

原文这部分介绍了 LSTM 的几个变种,还有这些变形的作用。在这里我就不再写了。有兴趣的可以直接阅读原文。

下面主要讲一下其中比较著名的变种 GRU(Gated Recurrent Unit ),这是由 Cho, et al. (2014) 提出。在 GRU 中,如下图所示,只有两个门:重置门(reset gate)和更新门(update gate)。同时在这个结构中,把细胞状态和隐藏状态进行了合并。最后模型比标准的 LSTM 结构要简单,而且这个结构后来也非常流行。

其中, rtrt(作用相当于 LSTM 中的输出门) 。

和 LSTM 比较一下:
- GRU 少一个门,同时少了细胞状态CtCt

多层LSTM

多层LSTM是将LSTM进行叠加,其优点是能够在高层更抽象的表达特征,并且减少神经元的个数,增加识别准确率并且降低训练时间。具体信息参考[3]

LSTM实现手写数字

这里我们利用的数据集是tensorflow提供的一个手写数字数据集。该数据集是一个包含n张28*28的数据集。

设置LSTM参数

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn

import numpy as np
import input_data

# configuration
# O * W + b -> 10 labels for each image, O[? 28], W[28 10], B[10]
# ^ (O: output 28 vec from 28 vec input)
# |
# +-+ +-+ +--+
# |1|->|2|-> ... |28| time_step_size = 28
# +-+ +-+ +--+
# ^ ^ ... ^
# | | |
# img1:[28] [28] ... [28]
# img2:[28] [28] ... [28]
# img3:[28] [28] ... [28]
# ...
# img128 or img256 (batch_size or test_size 256)
# each input size = input_vec_size=lstm_size=28

# configuration variables
input_vec_size = lstm_size = 28 # 输入向量的维度
time_step_size = 28 # 循环层长度

batch_size = 128
test_size = 256



def init_weights(shape):
return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev=0.01))

def model(X, W, B, lstm_size):
# X, input shape: (batch_size, time_step_size, input_vec_size)
# XT shape: (time_step_size, batch_size, input_vec_size)
#对这一步操作还不是太理解,为什么需要将第一行和第二行置换
XT = tf.transpose(X, [1, 0, 2]) # permute time_step_size and batch_size,[28, 128, 28]
# XR shape: (time_step_size * batch_size, input_vec_size)
XR = tf.reshape(XT, [-1, lstm_size]) # each row has input for each lstm cell (lstm_size=input_vec_size)

# Each array shape: (batch_size, input_vec_size)
X_split = tf.split(XR, time_step_size, 0) # split them to time_step_size (28 arrays),shape = [(128, 28),(128, 28)...]
# Make lstm with lstm_size (each input vector size). num_units=lstm_size; forget_bias=1.0
lstm = rnn.BasicLSTMCell(lstm_size, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)

# Get lstm cell output, time_step_size (28) arrays with lstm_size output: (batch_size, lstm_size)
# rnn..static_rnn()的输出对应于每一个timestep,如果只关心最后一步的输出,取outputs[-1]即可
outputs, _states = rnn.static_rnn(lstm, X_split, dtype=tf.float32) # 时间序列上每个Cell的输出:[... shape=(128, 28)..]
# tanh activation
# Get the last output
return tf.matmul(outputs[-1], W) + B, lstm.state_size # State size to initialize the state



py_x, state_size = model(X, W, B, lstm_size)

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=py_x, labels=Y))
train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001, 0.9).minimize(cost)