循环神经网络（RNN）与 Transformer

1. 循环神经网络（RNN）简介

1.1 RNN 结构

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种适用于处理序列数据的神经网络。其核心特点是通过隐藏状态（Hidden State）存储过去的信息，并将其传递到当前时间步，以捕捉时间上的依赖关系。

常见的 RNN 变体包括：

• 基本 RNN：直接连接隐藏状态，容易出现梯度消失或梯度爆炸问题。
• 长短时记忆网络（LSTM）：通过引入输入门、遗忘门、输出门解决梯度消失问题。
• 门控循环单元（GRU）：结构比 LSTM 更简单，计算效率更高。

1.2 RNN 应用场景

• 语音识别（如 Google 语音助手）
• 机器翻译（如 Google 翻译）
• 文本生成（如 GPT 系列模型的早期版本）
• 股票预测
• 时间序列分析

1.3 RNN 优缺点

✅ 优点：

• 能处理变长序列输入
• 能够捕捉时间序列数据中的依赖关系

❌ 缺点：

• 梯度消失或梯度爆炸（主要问题）
• 训练较慢，难以并行计算
• 远程依赖问题（即长期依赖难以保留）

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2. Transformer 简介

2.1 Transformer 结构

Transformer 由 Vaswani 等人在 2017 年提出，彻底改变了 NLP 领域。其核心思想是完全依赖 自注意力机制（Self-Attention） 进行序列建模，而不使用循环网络。

Transformer 由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 组成，每个模块包含：

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self Attention）
• 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
• 跳跃连接（Residual Connection）和 Layer Normalization

2.2 Transformer 应用场景

• 机器翻译（如 Google 翻译）
• 文本摘要（如 ChatGPT）
• 代码补全（如 GitHub Copilot）
• 图像识别（如 Vision Transformer）

2.3 Transformer 优缺点

✅ 优点：

• 并行计算能力强（相较于 RNN）
• 处理长距离依赖能力强
• 训练收敛快

❌ 缺点：

• 计算复杂度高，消耗大量内存
• 对长序列的推理成本较高

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3. Java 实现 RNN 和 Transformer

在 Java 中，我们可以使用 DeepLearning4J（DL4J） 库来实现 RNN 和 Transformer。

3.1 RNN 例子（时间序列预测）

import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.GravesLSTM;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class RNNExample {
    public static void main(String[] args) {
        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .list()
            .layer(0, new GravesLSTM.Builder().nIn(10).nOut(50)
                .activation(Activation.TANH).build())
            .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
                .activation(Activation.IDENTITY).nIn(50).nOut(1).build())
            .build();

        MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
        model.init();
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));

        System.out.println("RNN 模型创建完成！");
    }
}

该示例使用 GravesLSTM（LSTM 变体）来创建一个简单的时间序列预测模型。

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3.2 Transformer 例子（文本分类）

import ai.djl.Model;
import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.basicmodelzoo.basic.TransformerBlock;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.modality.Classifications;
import ai.djl.modality.nlp.DefaultVocabulary;
import ai.djl.modality.nlp.embedding.WordEmbedding;
import ai.djl.modality.nlp.preprocess.SimpleTokenizer;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import ai.djl.translate.TranslatorFactory;
import ai.djl.util.Utils;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class TransformerExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ModelException, TranslateException {
        Model model = Model.newInstance("Transformer");
        model.setBlock(new TransformerBlock(256, 8, 512, 6));

        Translator<String, Classifications> translator = new Translator<String, Classifications>() {
            @Override
            public Classifications processOutput(TranslatorContext ctx, ai.djl.ndarray.NDList list) {
                return new Classifications(Arrays.asList("Positive", "Negative"), list.singletonOrThrow());
            }

            @Override
            public ai.djl.ndarray.NDList processInput(TranslatorContext ctx, String input) {
                WordEmbedding embedding = WordEmbedding.builder().optModelPath(Paths.get("glove.6B.50d.txt")).build();
                List<String> tokens = new SimpleTokenizer().tokenize(input);
                return new ai.djl.ndarray.NDList(embedding.getEmbedding(tokens));
            }
        };

        Predictor<String, Classifications> predictor = model.newPredictor(translator);
        System.out.println(predictor.predict("This is a great product!"));
    }
}

该示例使用 DJL（Deep Java Library） 实现了一个 Transformer 进行文本分类任务。

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4. 结论

• RNN 适用于时间序列数据，但存在梯度消失问题。
• Transformer 依靠自注意力机制解决了长距离依赖问题，并且计算效率更高。
• 在 Java 中，可以使用 DeepLearning4J（DL4J） 训练 RNN，使用 DJL（Deep Java Library） 实现 Transformer。