邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【九】——循环神经网络2和3

应用到机器学习

序列到类别 :

包含h_1、h_2、h_3....h_t所有的历史信息也可以按照取平均值的方法 获取对应类别

 应用：情感分类

同步的序列到序列模式：

输入一个x_t对应一个y_t 一个输入加上之前的h_t对应一个输出

 应用：1.中文分词 这类问题变成序列标注问题 S代表单个词 B代表一个词的开始 E代表一个词的结束

 2.信息抽取 Information Extraction IE 从无结构的文本中抽取结构化的信息 形成知识

异步的序列到序列模式：

可以一分为二来看，输入部分可以看作Encoder，输出部分看作Decoder ，Decoder参数输入包括了h_t+1 和上一个输出的结果y_1 被成为自回归模型

 应用：机器翻译

参数学习

定义损失函数

梯度：随时间反向传播算法

 梯度消失/爆炸

 长程依赖问题

长程依赖改进方法 :1.循环边改为线性依赖关系 但是模型能力变弱 2.增加非线性 类似于残差网络

主要改进模型：长-短期-记忆神经网络 LSTM

i_t 是影响新输入数据的比例能够进入c_t多少，f_t是影响上一个c_t-1的遗忘比例剩余的进入中，o_t是影响输出的c_t的比例进入最终的h_t中

 

 LSTM-各种变体 1.没有遗忘门 2.耦合输入门和遗忘门 3.peephole连接

GRU 主要是更新门z_t和重置门r_t

深层模型

堆叠循环神经网络:当某一时刻 某个隐状态来讲 数据要么来自同一层的前一个时刻 要么来自同一个时刻的下一层

其他加深方法:1.某层的隐时刻可以是来自下一层所有的时刻的隐状态 2.来自同一时刻的所有层的所有的隐时刻

 双向循环神经网络 双向建模 既可以拿到左边的信息也可以拿到右边的信息 做决策做的更准

循环神经网络扩展到图网络

处理的数据为序列，但是也有树结构，更为复杂一些就是图

树结构 例如程序语言的句法结构 NLP的语法结构

递归神经网络 Recursive Neural Network 在一个有向无循环图上共享一个组合函数

 退化为循环神经网络

 递归神经网络可以直接对短语进行表示，建立语法树

图网络 实际应用中，很多的数据都是图结构的，比如知识图谱、社交网络、分子网络等。而前馈网络和循环网络很难处理图结构的数据

例子:

 图的更新 e_k为边 v_i为结点 u是全局网络 先更新e_k 再根据e_k的边更新 v_i结点 最后再更新u 之后就是循环更新

 

循环神经网络的应用：

语言模型 自然语言理解 ---> 一个句子的可能性/合理性 通过合理性/可能性进行打分 可以把这些都看成概率

 模型

应用：写歌、作诗、传统统计机器翻译

基于序列到序列的机器翻译 异步的RNN 是很方便的

看图说话

 写字

 对话系统

 总结：