前言
在上一章【课程总结】Day17(上)：NLP自然语言处理及RNN网络我们初步了解RNN的基本概念和原理。本章内容，我们将继续了解RNN的变种模型，如LSTM和GRU。
RNN发展历史
早期发展
- 1980年代：RNN 的概念最早由 David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 提出。早期的 RNN 结构相对简单，主要用于字符级别的序列处理。
- 1986年：Rumelhart 等人提出的反向传播算法（Backpropagation Through Time, BPTT）使得 RNN 的训练变得可行。
问题与挑战
- 1990年代：随着 RNN 的应用增多，研究人员发现传统 RNN 在处理长序列时面临梯度消失和梯度爆炸的问题，限制了其在实际应用中的有效性。
LSTM 和 GRU 的提出
- 1997年：Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 提出了长短期记忆网络（LSTM），引入了门控机制，有效解决了传统 RNN 的梯度消失问题。
- 2014年：门控循环单元（GRU）被提出，作为 LSTM 的简化版本，进一步提高了 RNN 的性能和训练效率。
Transformer 的出现
- 2017年：Vaswani 等人提出了 Transformer 模型，完全基于自注意力机制，摆脱了 RNN 的结构限制。Transformer 能够并行处理序列数据，显著提高了训练速度和效率。
LSTM模型
LSTM模型介绍
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），旨在解决传统 RNN 在处理长序列时常见的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM 通过引入门控机制，能够有效地捕捉长期依赖关系。
LSTM模型结构
LSTM 单元主要由以下几个部分组成：
- 第一部分：遗忘门（Forget Gate）
- 作用：遗忘不想要的。输出在 0 到 1 之间的值，0 表示完全遗忘，1 表示完全保留。
- 第二部分：输入门（Input Gate）
- 作用：输出短期状态，决定当前输入 (x_t) 有多少信息被添加到单元状态中。
- 第三部分：输出门（Output Gate）
- 作用：决定当前单元状态 (C_t) 的多少信息将输出到隐状态。
LSTM的API使用
自动循环
# 创建模型
lstm = nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=256)
# 定义输入(待处理信息)
X = torch.randn(13, 2, 128)
# 初始的长期状态
c0 = torch.zeros(1, 2, 256, dtype=torch.float32)
# 初始的短期状态
h0 = torch.zeros(1, 2, 256, dtype=torch.float32)
# 执行循环
out, (hn, cn) = lstm(X, (h0, c0))
out.shape, hn.shape, cn.shape
# 输出结果
# (torch.Size([13, 2, 256]), torch.Size([1, 2, 256]), torch.Size([1, 2, 256]))
手写循环
# 创建手动循环
lstm_cell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=256)
# 定义输入(待处理信息)
X = torch.randn(13, 2, 128)
c0 = torch.zeros(2, 256, dtype=torch.float32)
h0 = torch.zeros(2, 256, dtype=torch.float32)
out = []
# 循环处理
for x in X:
h0, c0 = lstm_cell(x, (h0, c0))
out.append(h0)
# 将结果堆叠
out = torch.stack(out)
len(out), out.shape
# 输出结果
# (13, torch.Size([13, 2, 256]))
GRU模型
GRU模型介绍
门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）是一种改进的递归神经网络（RNN）架构，旨在解决传统 RNN 在处理长序列时遇到的梯度消失问题。GRU 于 2014 年由 Kyunghyun Cho 等人提出，作为 LSTM 的一种简化版本，具有更少的参数和更高的计算效率。
GRU模型结构
GRU 主要由以下两个门控机制组成：
- 更新门（Update Gate）
- 作用：决定当前隐状态 (h_t) 中保留多少前一个隐状态 (h_{t-1}) 的信息。
- 重置门（Reset Gate）
- 作用：决定在计算当前隐状态时，前一个隐状态的信息被遗忘的程度。
GRU的API使用
自动循环
# 创建模型
gru = nn.GRU(input_size=128, hidden_size=256)
# 定义输入(待处理信息)
X = torch.randn(13, 2, 128)
# 初始的短期状态
h0 = torch.zeros(1, 2, 256, dtype=torch.float32)
# 执行循环
output, hn = gru(X, h0)
output.shape, hn.shape
# 输出结果
# (torch.Size([13, 2, 256]), torch.Size([1, 2, 256]))
手写循环
gru_cell = nn.GRUCell(input_size=128, hidden_size=256)
X = torch.randn(13, 2, 128)
h0 = torch.zeros(2, 256, dtype=torch.float32)
out = []
for x in X:
h0 = gru_cell(x, h0)
out.append(h0)
out = torch.stack(out)
len(out), out.shape
RNN、LSTM、GRU 的优势与劣势
RNN优势与劣势
优势：
- 简单性：RNN 结构相对简单，易于理解和实现。
- 适合序列数据：RNN 能够处理任意长度的序列数据(例如：股票数据、销售数据、自然语言、语音信号等)，实现了
统计机器学习到深度学习的过渡。
劣势：
- 梯度消失与爆炸：传统 RNN 在处理长序列时，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致训练困难。
- 训练时间较长：由于序列数据的特性，RNN 的训练时间通常较长，尤其是在长序列上。
- 并行化困难：RNN 的计算依赖于前一个时间步的输出，导致其在训练和推理时难以进行并行化，效率较低，无法有效利用硬件加速。
LSTM优势与劣势
优势：
- 解决梯度消失问题：通过引入遗忘门、输入门和输出门，有效缓解了梯度消失问题。
- 捕捉长距离依赖：能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列数据。
劣势：
- 复杂性：结构较为复杂，参数较多，训练和调优的难度增加。
- 计算开销：由于门控机制的引入，计算成本较高，训练速度相对较慢。
- 过拟合风险：参数较多可能导致过拟合，尤其是在数据量不足的情况下。
GRU优势与劣势
优势：
- 简化结构：相较于 LSTM，GRU 只有两个门，结构更简单，参数更少。
- 高效训练：由于参数较少，训练速度通常更快，适合资源有限的环境。
- 良好性能：在许多任务中，GRU 的表现与 LSTM 相当，有时甚至更好。
劣势：
- 灵活性不足：虽然 GRU 在许多任务中表现良好，但在某些特定任务上，LSTM 可能会表现得更好。
- 可解释性问题：与其他深度学习模型一样，GRU 的内部机制较难以解释，可能导致模型的可解释性问题。
内容小结
- LSTM 和 GRU 都是 RNN 的变种，它们都旨在解决传统 RNN 在处理长序列时遇到的梯度消失问题。
- LSTM 通过引入遗忘门（Forget Gate）和输入门（Input Gate）来控制短期记忆和长期记忆，能够有效地捕捉长期依赖关系。
- GRU 通过引入更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）来控制短期记忆和长期记忆，能够有效地捕捉长期依赖关系。
- LSTM 和 GRU 的API使用方式都较为相似，都是通过调用
nn.LSTM()或nn.GRU()函数创建模型，他们与RNN类似都有自动循环和手写循环两种方式。 - RNN的优势是简单，易于理解和实现；劣势是梯度消失和训练时间较长。
- LSTM的优势是能够捕捉长距离依赖关系，缺点是参数较多，训练和调优的难度增加。
- GRU的优势是简化结构，缺点是参数较多，训练和调优的难度增加。
参考资料
一文搞懂 LSTM（长短期记忆网络）
