《python深度学习》笔记---6.2-3、循环神经网络-理解LSTM层和GRU层

《python深度学习》笔记---6.2-3、循环神经网络-理解LSTM层和GRU层

一、总结

一句话总结：

SimpleRNN 并不是Keras 中唯一可用的循环层，还有另外两个：LSTM 和 GRU。在实践中 总会用到其中之一，因为 SimpleRNN 通常过于简化，没有实用价值。

 

1、SimpleRNN为什么没有实用价值？

【理论上SimpleRNN应该能够记住许多时间步之前见过的信息】：SimpleRNN 的最大问题是， 在时刻 t，理论上来说，它应该能够记住许多时间步之前见过的信息，但实际上它是不可能学 到这种长期依赖的。

【梯度消失问题】：其原因在于梯度消失问题（vanishing gradient problem），这一效应类似于 在层数较多的非循环网络（即前馈网络）中观察到的效应：随着层数的增加，网络最终变得无 法训练。

【LSTM 层和 GRU 层都是为了解决这个问题而设计的】

 

3、LSTM 层？

【携带信息跨越多个时间步的方法】：LSTM 层是 SimpleRNN 层的一种变体，它增加了一种携带信息跨越多个时间步的方法。

【序列中的信息可以在任意位置跳上传送带， 然后被传送到更晚的时间步，并在需要时原封不动地跳回】：假设有一条传送带，其运行方向平行于你所处理的序列。序列中的信息可以在任意位置跳上传送带， 然后被传送到更晚的时间步，并在需要时原封不动地跳回来。

【它保存信息以便后面使用，从而防止较早期的信号在处理过程中逐渐消失】：这实际上就是LSTM 的原理

 

 

4、LSTM 的原理？

LSTM保存信息以便后面使用，从而防止较早期的信号在处理过程中逐渐消失。

 

 

5、LSTM做IMDB电影评论分类实例 验证精度达到了89%，肯定比 SimpleRNN 网络好多了，为什么？

【LSTM 受梯度消失问题的影响要小得多】

from keras.layers import LSTM

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 32))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['acc'])
history = model.fit(input_train, y_train,
                    epochs=10,
                    batch_size=128,
                    validation_split=0.2)

 

 

6、为什么LSTM 不能表现得更好？

【没有调节超参数】：一个原因是你没有花力气来调节超参数，比如嵌入维度或LSTM 输出维度。

【缺少正则化】：另一个原因可能是缺少正则化。

【LSTM擅长评论分析全局的长期性结构】：但说实话，主要原因在于，适用于评论分析全局的长期性结构（这 正是 LSTM 所擅长的），对情感分析问题帮助不大。

【LSTM做问答和机器翻译】：对于这样的基本问题，观察每条评论中出现 了哪些词及其出现频率就可以很好地解决。这也正是第一个全连接方法的做法。但还有更加困 难的自然语言处理问题，特别是问答和机器翻译，这时 LSTM 的优势就明显了。

 

 

 

二、6.2-3、循环神经网络-理解LSTM层和GRU层

转自或参考：