春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记27之循环神经网络 Recurrent Neural Network

【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Structured learning-sequence labeling（part 2）。这一节将主要进行Recurrent Neural Network的讲解和讨论。本文内容主要针对机器学习中Recurrent Neural Network的RNN、LSTM、LSTM-example以及Multiple-layer LSTM进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧。

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课件网址：

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html

视频网址：

https://www.bilibili.com/video/av15889450/index_1.html

李宏毅机器学习笔记27 循环神经网络 Recurrent Neural Network

RNN可以用在slot Filling领域里面，比如订票系统

最简单的方法是用1-of-N encoding来将每个词语词语表示一个向量

当然还有1-of-N encoding的变种

我们也可以用一个neural network来表示一个词语属于哪一个slot的概率

但比如输入Taipei你可能分不清他是dest还是place of departure，所以neural network需要memory

比如下面的模型，所有的weights全是1，没有bias

当输入第一组（1,1），我们会得到（4,4）

但它会记住隐藏层的输出（2,2），然后当输入下一次（1,1）也会输入给网络

继续下去我们会得到最终结果

1.RNN

下面就是RNN最基本架构

不同时间点在memory的值是不一样的

当然RNN也可以很深

根据memory记住的位置不同RNN可以分为Elman Network和Jordan Network

还有双向RNN

2.LSTM

LSTM由四个部分组成，Output Gate,Forget Gate，Input Gate,Memory Cell

LSTM的激活函数是一个sigmoid，可以控制每个Gate的开和关

3.LSTM-example

下面是一个简单LSTM的例子

各部分权重如下图所示

当输入（3,1,0）时，我们可以得到各个Gate的值，然后进行计算

输入（4,1,0）时继续计算

然后依次往下算

直到得到最终结果

原来的网络是下图所示

我们仅仅是用LSTM替换了网络中的neurons

抽象化后如下图所示

当将多个LSTM连接在一起

当然这不是LSTM最终形态，需要稍微改变一点

4. Multiple-layer LSTM

进一步拓展还可以得到Multiple-layer LSTM

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