第一章节：完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。

一、从单层网络谈起

在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：

输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。相信大家对这个已经非常熟悉了。

二、经典的RNN结构（N vs N）

在实际应用中，我们还会遇到很多序列形的数据：

如：

自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。
语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。
时间序列问题。例如每天的股票价格等等

序列形的数据就不太好用原始的神经网络处理了。为了建模序列问题，RNN引入了隐状态h（hidden state）的概念，h可以对序列形的数据提取特征，接着再转换为输出。先从h1的计算开始看：

图示中记号的含义是：

圆圈或方块表示的是向量。
一个箭头就表示对该向量做一次变换。如上图中h0和x1分别有一个箭头连接，就表示对h0和x1各做了一次变换。

在很多论文中也会出现类似的记号，初学的时候很容易搞乱，但只要把握住以上两点，就可以比较轻松地理解图示背后的含义。

h2的计算和h1类似。要注意的是，在计算时，每一步使用的参数U、W、b都是一样的，也就是说每个步骤的参数都是共享的，这是RNN的重要特点，一定要牢记。

依次计算剩下来的（使用相同的参数U、W、b）：

我们这里为了方便起见，只画出序列长度为4的情况，实际上，这个计算过程可以无限地持续下去。

我们目前的RNN还没有输出，得到输出值的方法就是直接通过h进行计算：

正如之前所说，一个箭头就表示对对应的向量做一次类似于f(Wx+b)的变换，这里的这个箭头就表示对h1进行一次变换，得到输出y1。

剩下的输出类似进行（使用和y1同样的参数V和c）：

OK！大功告成！这就是最经典的RNN结构，我们像搭积木一样把它搭好了。它的输入是x1, x2, …xn，输出为y1, y2, …yn，也就是说，输入和输出序列必须要是等长的。

由于这个限制的存在，经典RNN的适用范围比较小，但也有一些问题适合用经典的RNN结构建模，如：

计算视频中每一帧的分类标签。因为要对每一帧进行计算，因此输入和输出序列等长。
输入为字符，输出为下一个字符的概率。这就是著名的Char RNN（详细介绍请参考：The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks，Char RNN可以用来生成文章，诗歌，甚至是代码，非常有意思）。

三、N VS 1

有的时候，我们要处理的问题输入是一个序列，输出是一个单独的值而不是序列，应该怎样建模呢？实际上，我们只在最后一个h上进行输出变换就可以了：

这种结构通常用来处理序列分类问题。如输入一段文字判别它所属的类别，输入一个句子判断其情感倾向，输入一段视频并判断它的类别等等。

四、1 VS N

输入不是序列而输出为序列的情况怎么处理？我们可以只在序列开始进行输入计算：

还有一种结构是把输入信息X作为每个阶段的输入：

下图省略了一些X的圆圈，是一个等价表示：

这种1 VS N的结构可以处理的问题有：

从图像生成文字（image caption），此时输入的X就是图像的特征，而输出的y序列就是一段句子
从类别生成语音或音乐等

五、N vs M

上文提及的RNN的三种结构对于输入和输出个数都有一定的限制，而实际中很多任务的序列的长度是不固定的。如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。

下面我们来介绍RNN最重要的一个变种：N vs M。这种结构又叫Encoder-Decoder模型，也可以称之为Seq2Seq模型。

Seq2Seq是RNN的一种变种，包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分。

编码器用于编码序列的信息，将任意长度的序列信息编码到一个上下文向量c里。

解码器得到上下文向量c之后可以将信息解码，并输出为序列。

Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量c：

得到c有多种方式，最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c，还可以对最后的隐状态做一个变换得到c，也可以对所有的隐状态做变换。

拿到c之后，就用另一个RNN网络对其进行解码，这部分RNN网络被称为Decoder。具体做法就是将c当做之前的初始状态h0输入到Decoder中：

还有一种做法是将c当做每一步的输入：

由于这种Encoder-Decoder结构不限制输入和输出的序列长度，因此应用的范围非常广泛，比如：

机器翻译：Encoder-Decoder的最经典应用，事实上这一结构就是在机器翻译领域最先提出的
文本摘要：输入是一段文本序列，输出是这段文本序列的摘要序列。
阅读理解：将输入的文章和问题分别编码，再对其进行解码得到问题的答案。
语音识别：输入是语音信号序列，输出是文字序列。
…………

六、Attention机制

在 Seq2Seq 模型，Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码，因此， c中必须包含原始序列中的所有信息，然后在解码器解码的过程中向量 c 都是不变的，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。这存在着不少缺陷：

对于比较长的句子，很难用一个定长的向量 c 完全表示其意义。
RNN 存在长序列梯度消失的问题，只使用最后一个神经元得到的向量 c 效果不理想。
与人类的注意力方式不同，即人类在阅读文章的时候，会把注意力放在当前的句子上。

Attention 即注意力机制，是一种将模型的注意力放在当前翻译单词上的一种机制。例如翻译 "我爱中国"，翻译到 "I" 时，要将注意力放在源句子的 "我" 上，翻译到 "love" 时要将注意力放在源句子的 "爱" 上。

使用了 Attention 后，解码器的输入就不是固定的上下文向量 c 了，而是会根据当前翻译的信息，计算当前的 c。Attention机制通过在每个时间输入不同的c来解决这个问题，下图是带有Attention机制的Decoder：

每一个c会自动去选取与当前所要输出的y最合适的上下文信息。具体来说，我们用aij衡量Encoder中第j阶段的hj和解码时第i阶段的相关性，最终Decoder中第i阶段的输入的上下文信息ci

就来自于所有hj对aij的加权和。

以机器翻译为例（将中文翻译成英文）：

输入的序列是“我爱中国”，因此，Encoder中的h1、h2、h3、h4就可以分别看做是“我”、“爱”、“中”、“国”所代表的信息。在翻译成英语时，第一个上下文c1应该和“我”这个字最相关，因此对应的a11就比较大，而相应的a12、a13、a14就比较小。c2应该和“爱”最相关，因此对应的a22就比较大。最后的c3和h3、h4最相关，因此a33、a34的值就比较大。

至此，关于Attention模型，我们就只剩最后一个问题了，那就是：这些权重aij是怎么来的？

事实上，aij同样是从模型中学出的，它实际和Decoder的第i-1阶段的隐状态、Encoder第j个阶段的隐状态有关。

同样还是拿上面的机器翻译举例， a1j的计算（此时箭头就表示对h’和hj同时做变换）：