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RNN及LSTM，联系与区别

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循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用，RNNs主要用来处理序列数据。

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循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理

(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用，RNNs 主要

用来处理序列数据。

RNNs 包含输入单元(Input units)，输入集标记为；

输出单元(Output units)的输出集则被标记为；

隐藏单元(Hidden units)，将其输出集标记为。

在图中：有一条单向流动的信息流是从输入单元到达隐藏单元的，与此同

时另一条单向流动的信息流从隐藏单元到达输出单元。在某些情况下，RNNs

会打破后者的限制，引导信息从输出单元返回隐藏单元，这些被称为“Back

Projections”，并且隐藏层的输入还包括上一隐藏层的状态，即隐藏层内的节点

可以自连也可以互连。q

上图将循环神经网络进行展开成一个全神经网络。例如，对一个包含 5 个

单词的语句，那么展开的网络便是一个五层的神经网络，每一层代表一个单词。

对于该网络的计算过程如下：

1．表示第 t,t=1,2,3...步(step)的输入。比如为第二个词的 one-hot 向量

(根据上图，为第一个词)；q

2．为隐藏层的第 t 步的状态，它是网络的记忆单元。 q根据当前输入层

的输出与上一步隐藏层的状态进行计算。，其中 f 一般是非线

性的激活函数，如 tanh 或 ReLU，在计算时，即第一个单词的隐藏层状态，

需要用到，但是其并不存在，在实现中一般置为 0 向量；

3．是第 t 步的输出，如下个单词的向量表示， q

需要注意的是：

1．你可以认为隐藏层状态是网络的记忆单元。 q包含了前面所有步的

隐藏层状态。而输出层的输出只与当前步的有关，在实践中，为了降低网

络的复杂度，往往只包含前面若干步而不是所有步的隐藏层状态；

2．在 RNNs 中，每输入一步，每一层各自都共享参数 U、V、W。其反应

了 RNNs 中的每一步都在做相同的事，只是输入不同，因此大大地降低了网络

中需要学习的参数。

3．上图中每一步都会有输出，但不是必须的。比如我们需要预测一条语句

所表达的情绪，我们仅仅需要关心最后一个单词输入后的输出，而不需要知道

每个单词输入后的输出，同理每步都需要输入也不是必须的。RNNs 的关键之

处在于隐藏层，隐藏层能够捕捉序列的信息。

这个网络在 t 时刻接收到输入之后，隐藏层的值是，输出值是。关键

一点是，的值不仅仅取决于，还取决于。我们可以用下面的公式来表示

循环神经网络的计算方法：

(式 1) (1)

(式 2) (2)

式 1 是输出层的计算公式，输出层是一个全连接层，也就是它的每个节点

都和隐藏层的每个节点相连。V 是输出层的权重矩阵，g 是激活函数。式 2 是隐

藏层的计算公式，它是循环层。U 是输入 x 的权重矩阵，W 是上一次的值作

为这一次的输入的权重矩阵，f 是激活函数。

从上面的公式我们可以看出，循环层和全连接层的区别就是循环层多了一

个权重矩阵qW。

如果反复把式 2 带入到式 1，我们将得到：

（3）

（4）

（5）

（6）

（7）

从上面可以看出，循环神经网络的输出值，是受前面历次输入值

影响的，这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多

个输入值的原因。

1. 训练算法

如果将 RNNs 进行网络展开，那么参数 W、U、V 是共享的，并且在使用

梯度下降算法中，每一步的输出不仅依赖当前步的网络，还依赖前面若干步网

络的状态。比如，在 t=4 时，我们还需要向后传递三步，后面的三步都需要加

上各种的梯度。该学习算法称为 Backpropagation Through Time (BPTT)。BPTT

算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和 BP 算法是一样的，也包含同

样的三个步骤：

1) 前向计算每个神经元的输出值；

2) 反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数 E 对神经元 j 的加权

输入的偏导数；

3) 计算每个权重的梯度。

最后再用随机梯度下降算法更新权重。

需要意识到的是，在 vanilla RNNs 训练中，BPTT 无法解决长时依赖问题

(即当前的输出与前面很长的一段序列有关，一般超过十步就无能为力了)，因

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