【序列模型】第一课--循环序列模型

课程来源：吴恩达 深度学习课程 《序列模型》
笔记整理：王小草
时间：2018年4月28日

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吴恩达的课程一直是我深爱喜绝的，深入浅出，10分钟可以讲完一个可能要一个小时或者半天理解的知识点，并且讲得老少都懂，男女皆晓。因此这次早起晚睡抽出时间来整理他课程的笔记，便于之后回顾与复习。
本文要介绍的是序列模型的第一课，将详细介绍序列模型RNN的结构，基础知识等。

1.什么要使用序列模型 Why sequence models

本教程要讲的是神经网络的序列模型RNN，全称Recurrent Neural Network Model，可翻译成循环神经网络，是神经网络的其中一种类型。那么它有什么用处呢？本节将简单介绍RNN在学术界与工业界的一些主要的应用。

1.1 RNN的用途：

简单地介绍下RNN目前最常用的应用场景：
（1）语音识别
（2）音乐生成
（3）情感分析
（4）DNA序列分析
（5）机器翻译
（6）视频行为识别
（7）命名实体识别

1.2 不同的应用场景，使用的模型也不同

比如有些场景下，输入与输出都是等长的序列；而有些场景下只是输入或输出为序列。等等许多应用需要具体问题具体问分析。

但无论如何，上面几个应用肯定有一些是你生活中已经享用到了，比如翻译，比如语音识别。也可以看出这些应用大多数是与语言有关。虽然业界对AI夸夸其谈者不胜枚举，但人工智能在自然语言上，尤其是中文自然语言上的成果，虽也可圈可点，但最多也只能给个中评都算勉强。而可以说RNN的确给垂死挣扎的自然语言患者带了一线生机，相信学术界与工业界共同的努力下，自然语言可以在深度学习中找到真命天子。

那么就从现在开始，学习RNN循环神经网络吧～

2.数学符号说明 Notation

上一节中，了解了序列模型广泛的应用，在进入深入学习之前，我们需要来定义一些数学符号，以方便接下去的课程中的表示与共识

1.开胃小栗子

假设有这样一句话：
X：Harry Potter and Hermoine Granger invented a new spell.
目的是想识别出句子中的实体词。所谓实体词包括人名， 地名，组织机构名称等等。
可见，输入的句子可以看成是单词的序列，那么我们期望的输出应是如下对应的输出：
Y：1 1 0 1 1 0 0 0 0
1代表的是“是实体”；0代表的是“非实体”
（当然，实际的命名实体识别比这输出要复杂得多，还需要表示实体词的结束位置与开始位置，在这个栗子中我们暂且选择以上这种简单的输出形式来讲解）

显而易见，输入的x与输出的y的序列个数一致，且索引位置相对应，我们用如下符号来表示输入与输出：

t表示第t时刻的输入；
Tx 表示样本x的序列长度；Ty 表示样本x输入模型后，输出序列的词长度，在本例中，输出与输出序列的长度相等，为9；

样本往往有很多个，用以下符号表示，第i个样本t时刻的输入与输出：

用以下符号表示第i个样本的输入序列的长度与输出序列的长度：

若换一个句子，句子有15个单词，则输入与输出的序列长度变为了5

2.2 representing words

上面讲了输入的序列是一句话中的单词，但是的但是，文字无法直接用于计算，预想将它表示称数字符号的形式。于是我们来讲一讲，如何来表示句子里的单词。

（1）首先，要建立一个词典，以List的形式存储，将语料中的所有单词去重后以一定的顺序放进list中。
如下是一个长度10000的词典（词典的长度是和你的语料有关的）

（2）然后，遍历你的样本，将每一个单词转换成词向量，比如，Harry在词典的索引为4075，则用一个长度为10000的词向量表示，这个词向量在4075的位置上为1，其他位置上都为0；同理其他每个词都一用这样一个向量来表示，如下图：

这样的词表示方法，我们叫独热编码one-hot

3.循环神经网络 Recurrent Neural Network Model

上一节了解了循环神经网络中的符号表示，这一节要正式揭开RNN神秘的面纱了：即学习构建模型，来实现输入x到输出y的映射。

3.1 Why not a standard network?

首先需要解释一个疑问，那就是为什么处理序列的问题，不能用标准的神经网络，或者卷积神经网络。有以下两个主要原因：
（1）不同的样本的输入与输出的序列长度是不同的。对于图片样本可以实现统一的像素大小作为输入，输出也是给定的，于是神经网络的输入层与输出层的神经元个数也是给定的；但对于文本，每次输入的句子长度都往往相异，因而输出的长度也相异。
（2）一般的神经网络不会对不同位置上的文本进行共享特征。意思是第一个单词Harry是人名，其特征影响第二个单词的预测，而若使用传统的神经网络，每个单词之间都不共享彼此的特征，丧失了序列上的特性。

3.2 What is the Recurrent Neural Networks

为什么叫循环神经网络呢？看了它的结构就明白了。

仍然使用这句话作为例子
X：Harry otter and Hermoine Granger invented a new spell.
首先将第一个词Harry作为第一个输入x，中间经过一堆隐藏层，然后输出y:

接着将第二个词Potter作为第二个输入， 通用经过相同的隐藏层结构，获得输出。但这次，输入不但来自于第二个单词Potter, 还有一个来自上一个单词隐藏层中出来的信息（一般叫做激活值）a作为输入：

同理，接着是输入第3个词and, 同样也会输入来自第二个词的激活值；以此类推，直到最后一个词：

另外，第一个单词前面也需要一个激活值，这个可以人为编造，可以是0向量，也可以是用一些方法随机初始化的值。

再一些论文中会出现以下形式表示RNN，但有点不简明易懂，因此本课程中采用以上的画法：

词一个一个输入的，可以看成每个时间输入一次，所有输入的隐藏层是共享参数的。设输入层到隐藏层到参数为wa_x,激活值到隐藏层到参数记为wa_a.

根据以上结构，显而易见，第一次输入的单词会通过激活值影响下一个单词的预测，甚至影响接下去的所有单词的预测，这就是循环神经网络。

但是有一个问题是，以上网络，只体现了前面的单词对后面的单词的影响，然而实际上序列的后面部分也会对前面部分有影响，比如以下例子：

第一句话中的Teddy是人名，第二句话中的Teddy是小熊，但两句话中的Teddy前面的信息都是一样的，我们需要读了后面的词之后才能分辨，因此后面的信息对前面的预测也是至关重要呢。
要解决这个问题很简单，在之后的课程中会介绍双向神经网络BRNN。

3.3 Forward Propagation

知道了RNN的结构，现在来详细学习其计算过程

a<0>是人为初始化的到的；
x<1>是t=1时刻的输入;
输入层的权重是Wax;
激活层的权重是Waa;
输出层的权重是Wy1;

要计算的是每个时刻的激活值a<t>与输出值y<t>
a<1>的计算：

y<1>的计算：

g()是一个激活函数，通常选用tanh,有时也是用relu用于避免梯度弥散。若是输出是2分类，往往采用sigmoid作为激活函数，因为本例中是要判别是否为实体店而分类，因此采用sigmoid函数。
扩展的一般情况a<t>与输出值y<t>如下计算：

3.4 Simplified RNN notation

以上计算公式可以继续简化如下：

其中wa是Waa与Wax的左右拼接，若Waa纬度100*10000， Wax纬度100*10000，则组合后Wa纬度是100*10100

[a<t-1>,x<t>]由如下关系得来

可证将以上两者相乘等到：

与原式相同。

同理第二个公式也简化成：

与原式相同。

4.RNN中的时间反向传播 Backpropagation through time

本节将讲述如何在RNN中实现反向传播算法。

4.1 前向传播 Forward propagation

先来回顾前向传播的过程，你有一个长度为Tx的序列：

通过输入的x,可以求出每一个时间上的激活值a:

回顾上一节，时间t上的激活值a是由t-1时刻的a,与t时刻的输入x乘以参数而得：

每一个时间上的运算都是共享一组参数wa, wb的，如下：

接着，计算RNN的输出y：

同样，回顾y是通过当前时刻的激活值与参数相乘的到的：

每一时刻的计算也是共享了一组参数Wy:

于是前向传播就完成了。

4.2 损失函数 loss function

前向传播的过程是反向传播的基础， 而为了计算反向传播，还需要定义一个损失函数。
此处使用交叉熵损失函数

（1）首先计算每个时间t上的损失，即计算序列中单次输入x，计算得到y的损失L( )：

（2）接着计算总的损失，即计算所有时间上的损失的总和：

4.3 反向传播 back propogation

将损失函数对各个参数求导，利用梯度下降法更新参数，红色箭头表示反向传播的过程：

在RNN中的反向传播亦叫时间反向传播back propogation through time

5.RNN的不同类型 Different types of RNNs

5.1 Examples of RNN architectures

在第一节中举过一些例子如下：

其中音乐生成，输入的可以是空值或者单一值，输出的是序列
情感分析，输入的是文本序列，输出的是二分类
机器翻译，输入与输出都是序列，但是长度却往往不同

因此不用场景下，我们需要去更改RNN的结构，以适应实际需求。

5.2 many-to-many architecture

前几节中讲到的命名实体识别中，输入的序列与输出的序列都有多个元素，且长度相同，称之为many-to-many结构，多对多结构。：

多对多也可以实现输入与输出序列长度不等的情况，最常见的是机器翻译，先来看看结构：

模型由2部分组成，前面一部分叫做encoder（编码）， 将要翻译的文本序列逐次输入，但不产生输出；后一部分叫做decoder（解码），编码器的输出是解码器的输入，而接下去的每个时间上都不再有输入，但每次都会有一个输出。解码器输出的序列就是对编码器输出序列的翻译。

5.3 many-to-one architecture

在文本情感分析中，输入的是文本的序列，每个词都是一个输入，而输出的往往是类别标签，比如给电影的评价等级分为5档，或者判别文章正面情感与负面情感的2档。此时RNN的结构应是如下的：

最后一个时间上会有y输出，而其他时间上都不再有y输出。这种结构叫做many-to-one结构，多对一结构。

5.4 one-to-many architectures

比如音乐生成的例子，输出的是一段音符的序列，而输入的可以是整数，表示你想要的音乐风格，或者是第一个音符，表示你想要用这个音符开头，或者什么都不输入，让模型自由发挥。显然这是需要一个一对多的RNN结构。那么one-to-many的模型结构是怎么样的呢：

首先，只在第一个时间有输入x，其他时刻都没有；
其次，每一个时刻都会有输出，总的输出形成一个序列；
要注意的是，有一个技术细节，通常用RNN生成序列的时候，会把前一个时刻的输出y<t-1>也作为t时刻的输入，以上红色箭头表示。

5.5 总结

来总结一下上文讲的几个结构：

6.语言模型与序列生成 Language model and sequence generation

本节将讲述如何使用RNN与构建一个语言模型

6.1 what is language modelling?

什么是语言模型呢？
比如speech recognition语音识别，即将声音识别成文字（国内语音识别做得不错的是科大讯飞）。
假如人说一句话“The apple and pear salad”,可以识别成以下两句话：

其中，pair与pear读音相同，显然第二句话才是正确识别说话人的意图。那要如何来选择最正确的句子呢？这就要用到语言模型了。
语言模型计算出两句话概率：

显然第二句的概率是第一句概率的近100倍，因此选择第二句话。也就是说语言模型会给你任何一句的概率，从而可以根据概率来选择最有可能正确的句子。

语言模型的应用目前有两大范畴，第一就是上面说的语音识别；第二就是机器翻译，同理，通过计算句子概率找到最正确的那句翻译。

6.2 How to build a language model–use RNN

（1）首先要拥有一个训练集：巨大的语料库，越大越好
（2）对语料库进行标记化，在前面几节中提高过，根据语料库整理出一个词典，并用one-hot的词向量表示每个词。有三个注意点：
A.一般会用<EOS>的符号来表示句子的结尾
B.对于之后新的文本中出现了语料库中未出现过的词，则将其用<UNK>表示
C.至于要不要将标点符号作为词典的一部分，这个看具体需求与问题来定夺。
（3）接着，建立RNN模型
假设有这样一句话：

在第一个时间t=1时，输出的x<1>为0向量，因为第一个词之前没有词；激活值a<0>也初始化为0向量；如此计算后，得到的y<1>是softmaxt里出来的一个向量，其长度为词典的长度，每一个位置上的值都是对应词典中的词的概率。注意字典也包括<EOS>,与<UNK>.

在第二个时间t=2时,输入的x<2>实际上就是第一个单词y<1>:cat;通过softmax计算，同样会得到词典长度的概率分布向量，这个概率是P(Word / cat）即前面为单词cat时，词典中每个词出现的条件概率。

以此类推，一直到最后一个时刻，输入的x<9>=y<8>="day"。

（4）计算损失函数
每次计算输出的概率分布时预测值，与实际值比较从而计算损失，对于单词次时刻，损失的公式为：

i 遍历词典，对词典中每个词的值进行汇总

总的损失，是所有时间上的损失的和：

7.采样新序列 Sampling novel sequences

当你训练好一个RNN之后，想要知道这个模型到底学到了什么呢？最基本的应用就是进行一次新序列采样，换一种说法，就是让RNN去随机生成一个新的序列。

7.1 采样生成新序列过程

假设我们用大量的英文语料根据如下过程训练出了一个RNN模型：

接着我们要用这个训练好的RNN来采样生成一个新的序列。
首先时刻t=1,仍然输入的是初始化的x<1>=0,a<0>=0,通过softmaxt的计算，会输出一个词典大小的概率分布向量，此时我们对这个向量进行采样，随机采出一个词作为输出（注意是随机，不是取最大概率）

接着来到了t=2时刻，此时的输入是上一个时间随机采样的词，同理对softmaxt概率分布随机采样，又采出了第二个词。

同理，每一个时间t，都取t-1点输出词作为输入，直到某个时刻的输出为<EOS>,则采样终止。

当然有的时候会采样出<UNK>,若是不想它出现，可以判断一下，若出现了<UNK>则继续重新采样另一个词。

7.2 character-level language model

也有许多人尝试基于字的RNN模型，即每次的输入不再是一个单词，而是一个字母，字典里还包括空格，符号等等。但这有两个问题：
第一：一句话有10-20个单词，但却有上百个字母，这使得序列的长度大大加大了，序列约长，则前面的词对后面的词传递的信息就会越来越弱，从而使词的依赖关系逐渐丧失。
第二：训练起来会比较复杂和耗资源

但是也有两个原因使得现在越累越多的应用中会尝试基于字的RNN模型：
第一：目前的计算能力越来越大
第二：在某些领域中，有专有名词，而专有名词往往很稀少得不被词典包含，从而产生许多<UNK>,而使用基于字母的字典结构，将不会遇到这个问题，因为再不常见的英文单词都是由24个字母组成。

笔者：以上讲的是英文的应用，中文其实略有不同。
首先英文的单词是被空格天然地分割，因此不会产生把一个单词错误地一劈为二的情况，但中文是没有任何符号表示单词与单词之间的分割，中文分词的瓶颈仍然是一大阻碍。因此，有时候尝试基于字的建模可能反而效果会比基于词的要好。

8.RNN的梯度弥散 Vanishing gradients with RNNs

前面我们介绍了RNN的结构，前向传播与反向传播，RNN在命名实体、语言模型中的应用，这一节要讲述在构建RNN中会遇到的一个问题：梯度弥散问题。本节讲述什么是梯度弥散，后面几节会讲述如何解决这个问题。

8.1 什么是梯度弥散

首先来看传统的深层神经网络：

假设这个网络很深，有1000层甚至更多，那么经过前向传播得到输出层的y之后，很难再通过梯度下降法将y的梯度传播回去，即后面的梯度很难影响前面的权重。

对于RNN也是同样的道理，你已经很熟悉RNN的结构了：

假设有两个训练样本,句子的长度非常长：
The cat, with already ate…………, was full.
The cats, with already ate…………, where full.
第一个句子的was是依赖于cat, 第二个were是依赖于cats,但是这两个单词被隔得非常远，以至于后者的单词很难依赖于前者得到。

因为，与传统的深层神经网络类似，经过前向传播之后，反向传播中后面的y<t>误差很难通过梯度影响到前面层的计算，因此当RNN在计算后面的单词was还是were的时候，对前面出现过的cat或cats已经忘得差不多了。

也因此，其实每次的输出y<t>只能反向传播影响到前面附近的几层计算，也就是说，在训练时无论y<t>的预测是正确的还是错误的，或者说损失是大是小，都无法通过反向传播告诉很前面的层，并且对前面的层有效调整权重。

是基本的RNN算法的一个缺点，但是表担心，接下去的几节会详细讲述解决这个问题的方法。

8.2 梯度爆炸exploding gradients

除了梯度弥散的问题，RNN也会遇到梯度爆炸的问题，但这个问题比较好解决，因此在这里顺带讲述。

如何发现梯度爆炸？
梯度爆炸很好发现，因为指数极大的梯度，会让你的参数变得极其大，以至于你的网络参数奔溃，你会看到很多NaN或者不是数字的情况，这说明你的网络出现了数值溢出。

如何解决梯度爆炸？
当发现梯度爆炸时，一个解决方式就是梯度修剪。
观察你的梯度向量，一旦发现超过某个阀值，就缩放梯度向量，保证他不会太大。比如通过一些最大值来修剪的方法

9.GRU单元Gated Recurrent Unit

上一节中讲了RNN有个梯度弥散的缺陷，难以捕捉深层依赖，于是，这一节要讲述一个解决该问题的方法，即在隐藏层加入GRU（Gated Recurrent Unit, 门控循环神经单元）。它可以捕捉深层链接，并大大改善梯度消散问题。

9.1 前戏

首先，回顾一下，我们之前讲的时间t上的神经元计算过程：

对于t时刻，有一个t-1时刻的激活值作为输入，有一个t时刻的x值作为输入，两个输入乘以各自的权重之后，作为激活函数tanh的输入，tanh的输出一边传给softmaxt层得到y<t>, 一边直接传给下一个时间。a<t>的公式如下：

9.2 GRU的计算过程

现在我们来讲一讲GRU.

首先我们直观地来看一下GRU的计算过程图：

在问这是什么鬼之前，我们先一步一步讲解这其中的计算过程：

（1）首先我们用C表示记忆细胞，C<t-1>表示t-1时刻的记忆信息，在GRU中，你暂且认为c<t>=a<t>,是层与层之间传递的激活值，只是计算过程略有不同。

（2）同样，有两个输入，一个是上一层的c<t-1>, 一个是本时刻的输入x<t>

（3）第一步计算：c<t-1>与x<t>分别乘以各自的权重之后经过tanh激活函数，输出c_mao<t>。

这个计算过程就相当于之前讲述的传统RNN计算过程，只是现在输出的c不是最终输出值，将它放在一边等待，我们来看另一步计算。

（4）第二步计算：可以看成是与第一步计算平行进行，将输入的c<t-1>与x<t>分别乘以另一组权重，经过一个sigmoid函数，输出Γu：

sigmoid函数是分布在0与1之间，大部分值会非常接近0或着1.

（5）第三步计算：第一步与第二步计算中我们得到了两个值，一个来自于tanh函数，一个来自于sigmoid函数。这一步我们将这两个值整合如下，计算出最终的c<t>值

上一步可知，Γu是sigmoid函数的输出，因此大部分值会分布在0或者1的附近，假设Γu=1，它与c_mao相乘之后，c_mao的信息被原封不动地保留下来了，而c<t-1>的信息被去除了；反之，若Γu=0， 则该层原来的激活值c_mao被去除，而上一层的信息c<t-1>被全部保留。因此可以发现Γu其实就像是一个记忆门，由它决定是否需要记忆上一层的信息或着这一层的信息。

（6）上面计算所得的c<t>为最终的激活值，继续按照老套路，一边传给softmaxt函数输出y<t>, 一边传给下一层神经元

以上就是GRU的整个过程，或者说是一个简化版的GRU。

9.3 GRU的优点

（1）大部分时候，其实Γu是为0的，那么其实大部分时候c<t>=c<t-1>这非常有利于维持细胞的值
（2）由于大部分时候c<t>=c<t-1>，因此就一定程度上解决了梯度弥散的问题，深处的神经元也可依赖到很前面的信息，可以使神经网络运行在很深的层次上

9.4 更复杂一点的GRU

上面讲的GRU是简单版本的，在实际应用中的GRU会更复杂，接下去详细讲述。

首先，上面的公式回顾一下：

在上面的公式的基础之上做一些改变：
（1）c_mao的计算中加上一个另一个门Γr:

可以看成是一个表示相关性的门，将它乘以c<t-1>表示c_mao与c<t-1>有多大的相关性，即有c<t-1>向量中有哪些位置上的信息相关性大则保留得更多。
（2）计算Γr的公式如下：

嗯嗯，就结束了。

9.5 总结

研究者们前赴后继地寻找着探索着更优的神经单元结构来使得RNN有更好的深层次依赖能力，来解决梯度弥散等问题，GRU算是一个非常标准或者基础，且被学术界和工业界广泛使用的结构，当然你也可以自己去探索出更优的结构。下一节将讲述另一个非常常用的RNN结构：LSTM。

10.长短时记忆单元LSTM unit

上一节中学习了GRU，能够有效避免梯度弥散，而这一节要学习的LSTM，可谓是比GRU有更大的能力，因此也备受业界喜爱。

LSTM全称：long short term memory
以下是提出LSTM的论文，略难，大神可仔细阅读，小白还是先绕道

首先我们从图形上直观地看一下LSTM unit的运行结构：

先别急着抱怨“这一点儿也不直观啊，到底是个什么鬼”。任何复杂的事物也不过是及其简单的事物组合而成，因此我们将其一步一步分解来看才能做到像学霸级的恍然大悟。

第一步：忘记门

先来看上图中最左边的这块运算,
首先下方有一个叫做forget gate的小方块，它有两个输入，一个是上一个时刻的a<t-1>,另一个输入是这一个时刻的x<t>.
接着这两个输入会各自乘以一组权重，并且进入一个sigmoid函数得到Γf：

这个运算叫做忘记门，权重w里存储的是哪些信息对应的位置应该被忘记，这样不重要的信息，或者对之后的预测没有用的信息就可以被过滤掉。

第二步：记忆门

接着看到update gate的小方块，叫做记忆门，与上面的忘记门对比显然可猜测，这个门的运算应该是为了能够更新一些信息。输入也是a<t-1>与x<t>, 将它们乘以一组权重之后，也进入一个sigmoid函数，得到Γu,即被更新的信息

第三步：输出门

直接看输出门的计算：

和上面几个门是一样的，无非是换了一组参数

第四步：
a<t-1>与x<t>这两个输入还会乘以第四组权重，并且过一个tanh激活函数，得到c_mao<t>:

可以看到，以上讲的四部运算，刚好是第一张全图的下面4个小框：

第五步：计算c<t>

来看黄色圈出来的这块区域，圆圈里的星号表示乘法运算，加号表示求和运算。第一个乘号分别由两个箭头指向，分别是上一个时刻的c<t-1>,以及第一步中计算得到的忘记门Γf;第二个乘号也分别由两个箭头指向，分别是第二部计算中得到的更新门Γu，以及c_mao<t>.中间的加号，将两边的乘积求和。
以上一大堆废话，不如来个公式简明易了：

第六步：计算a<t>

一言不合直接上公式：

第七步：输出
千辛万苦终于等到你，一个LSTM unit的输出有两个，分别是第5步与第6步计算的c<t>与a<t>（注意与GRU的区别，GRU中a<t>=c<t>).
c<t>会直接输给下一个时刻t+1, 它是由忘记门与更新门共同作用的，承载着滚滚黄河中前朝往事的记忆，让来世代代后人不忘初心。
a<t>由两个方向的输出，一方面它会输给本时刻的softmax层去得到y<t>, 另一方面，它也会作为下一个时刻的输入。

将一个LSTM unit链接起来就是酱紫的：

红线的路径就是c<t>的流动路线，和GRU一样，它能够掌握时间维度上的深层依赖，使得后面的计算仍然能参考到前面的信息。

上面讲述的是基础的LSTM的结构，在其他文献或者博客中你可能还会看到一个不同点，即会多一个门，叫做偷窥门。即在忘记门，更新门，输出门计算的时候，会增加一个c<t-1>作为输入，以偷窥前面的记忆。：

公式的变动上，只是在三个门中多输入一个c<t-1>即可，其他并无差别。

结束语：
无论是上一节讲述的GRU，还是这一节讲述的LSTM并不是由于它们是什么高深的算法，所以要特地拿出来讲，而是因为它们确确实实地被广泛地应用在了业界，是算法工程师们的头号青睐对象。

LSTM比GRU提出地更早，GRU的效果没有LSTM好，但是其结构简单，计算复杂度低，适合于很复杂的深层网络；LSTM效果更好，但是结构略复杂。

不过如果你硬要在建模的时候推荐一个，那么还是建议先使用LSTM哈哈。

11.双向神经网络Bidirectional RNN

到目前为止，已经掌握了RNN的主要构件，但还有两个很重要的知识，能够帮助你的RNN产生更好的效果，一个就是双向RNN，另一个是深层RNN。本节将讲述双向RNN的内容。

11.1Why BRNN?

顾名思义，双向RNN，即可以从过去的时间点获取记忆，又可以从未来的时间点获取信息。那么我们为什么要获取未来的信息呢？还是以一开始的例子实体识别来看，假设以下两个句子，第一句话中的teddy是一只熊，非实体，第二句话中的Tedddy是一个人，是人名实体，但是仅仅是依靠这个单词前面的内容，完全无法判别它们的差异，而要继续看了后面的内容，才知道，原来第一句话讲的是bear, 第二句话将的是president.

因此，未来时间点的信息也对当前的预测起着至关重要的作用，双向RNN可以有效解决这个问题。

11.2 How BRNN?

那么双向RNN到底是如何运作的呢？
首先，回顾一下前向RNN的结构：

双向RNN在以上基础之上，在每一个时间上增加了一个新的激活单元：

同样，新增的激活单元也会向上连接：

最重要的是，绿色的新增激活值会向左传递，由时间t传给时间t-1，就像这样：

这样就构成了一个无环图，输入一个序列，计算的过程是这样的：
（1）前向和反向的计算会同时异向进行
前向从计算a<1>到a<2>..到a<4>，同时反向从a<4>到a<1>
（2）两个方向的激活值都计算完毕后，就可以计算输出值y了

以y<3>输出为例，在双向RNN中，它说到前面时间1，2的影响，即x<1>,x<2>的影响，同时又受到了后面信息x<4>的影响。

注意，以上的神经元，不仅仅可以是标准的RNN单元，还可以是GRU，LSTM等。事实上，双向 LSTM RNN用得是最广泛的。

总之，双向RNN避免了只听半语就妄下定论的不良习性，对事物有全盘了解之后再做决断，偏听则暗，兼听则明。

12.深层循环神经网络Deep RNN

本节要讲的是深层循环神经网络。又可以顾名思义了，深层，那肯定是在原来的基础之上多加了几层而已。

12.1 Deep RNN 的结构

只有一层的循环神经网络如下：

那么深层，其实就是这样：

上面是一个3层的循环神经网络，其中a1<0>表示第1层的第0时刻的激活值。

12.2 Deep RNN 激活值的计算

那么这些激活值是怎么计算的呢？以a[2]<3>为例，它有两个输入：
一个来自是当前时刻的，前一层的输出；
一个是来自前一时刻，同层的输出。
公式如下：

其中Wa[2]，ba[2]是指第二层的权重,整个第二层都共享这组权重

12.3 深层？

以上介绍了一个有3个隐藏层循环神经网络，但是只有3层，你确定可以叫“深层”吗？
额，是的，对于RNN来说，3层已经深得不容易了。由于时间的维度，就算只有恨少的层次，RNN的网络会变得异常大。你很少会见到向卷积神经网络那样堆叠到几十层甚至一百层的RNN。

但是如果你说，不行不行不行，人家就要放很深很深的层，那好，可以这样放：

也就是说，在3层的RNN基础之上，将每个时刻输出的y再进入一个深层的普通神经网络，注意这些神经元之间没有横向的连接。

同样，深层RNN中的神经单元也可以用GRU，LSTM等。

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嗯，至此为止，我们学完了循环序列模型的基础知识，下一个笔记将介绍如何用循环序列模型去进行自然语言处理，开心吗。

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