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数据处理基础：

处理文本信息（text -> sequence）：

simple RNN模型：

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这个教程的笔记：

RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础_哔哩哔哩_bilibili

数据处理基础：

不能用标量表示类别特征。

可以用one-hot编码把一些类别特征变成数值向量。

处理文本信息（text -> sequence）：

1. Tokenization（string->list）：把文本变成列表，一个token是一个单词或者一个字符等。

2. 统计词频（建立一个dict）：把每个单词映射到一个正整数（字典的key,value，key的个数叫词汇量）。把词频按从高到低排序，然后把词频换成index，从1开始数，然后保留常用词，去掉低频词（可能是人名或拼写错误），这样可以在ont-hot编码时向量的维度变小，减小计算量。

3. sequences：进行完第二步后，每个单词映射到一个正整数，这样一个文本用一个正整数的列表表示。

4. 如果有必要，进行one-hot编码：编码后向量的维度就是第二步字典中的词汇量。

5. 将列表对齐（alignment）：每段文本信息的长度不一定一样，可以采取的一种措施是取一个固定值8，当长度小于8时，用0进行填充，当长度大于8时，只选取最后8个。

6. word-embedding（词嵌入）：把one-hot编码的向量用一个参数矩阵变成一个低维向量。

simple RNN模型：

RNN适用于文本、语音、时序序列等信息，按照顺序读取每一个词向量。

不如以前流行，如果训练数据足够多，效果不如transformer。在小规模上很有用。

• Simple RNN很擅长short term dependence，而不擅长long term dependence。第100个输出的状态与第一个输入几乎没有关系了，这显然是不合理的。

RNN中，在状态h中积累看到过的信息，可理解为RNN从整个序列中抽取到的特征向量，积累了之前看到的所有的信息.

新的状态是旧的状态和新的输入的tanh函数（双曲正切），它还依赖于矩阵A。

神经网络的模型参数是矩阵A，可能还有一个intercept参数向量b，参数矩阵A随机初始化之后再循环中不断学习更新。

参数矩阵的维度是shape（h）×（shape（h）+ shape（x））。simple RNN只有一个参数矩阵，不管这个时序有多长。

参数矩阵：A

下一个状态：

上一个状态：

新输入的词向量（特征）：

 LSTM模型：

LSTM可避免梯度消失的问题，可以有更长的记忆。

LSTM 有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。他们包含一个 sigmoid 神经网络层和一个 pointwise 乘法操作。

使用了一个“传送带”来获得比simple RNN更长的记忆。

包含了三个模块：

遗忘门：输出。

记忆门：包括sigmoid和tanh两个层，分别输出和。

记忆门的作用是确定什么样的新信息被存放在细胞状态（也就是前面说的单元模块）中。记忆门包括两个部分：sigmoid，决定什么值需要更新；tanh，创建一个新的候选值向量，生成候选记忆。

针对遗忘门中丢弃的属性信息，在本单元模块找到相应的新的属性信息，添加进去，以补充丢弃的属性信息。

输出门：

输出：决定从传送带到（LSTM的输出，同时输入到下一个状态）。

LSTM有四个参数矩阵：、、、、。

参数的数量：4×shape（h）×（shape（h）+ shape（x））。

参考：

Understanding LSTM Networks -- colah's blog

[译] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络 - wangduo - 博客园 (cnblogs.com)

The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks (karpathy.github.io)