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循環神經網絡（RNN）是基于序列數據（如語言、語音、時間序列）的遞歸性質而設計的，是一種反饋類型的神經網絡，它專門用于處理序列數據，如逐字生成文本或預測時間序列數據(例如股票價格、詩歌生成)。
RNN和全連接神經網絡的本質差異在于“輸入是帶有反饋信息的”，RNN除了接受每一步的輸入x(t) ，同時還有輸入上一步的歷史反饋信息——隱藏狀態h (t-1) ，也就是當前時刻的隱藏狀態h(t) 或決策輸出O(t) 由當前時刻的輸入 x(t) 和上一時刻的隱藏狀態h (t-1) 共同決定。從某種程度，RNN和大腦的決策很像，大腦接受當前時刻感官到的信息（外部的x(t) ）和之前的想法（內部的h (t-1) ）的輸入一起決策。
RNN的結構原理可以簡要概述為兩個公式。
RNN的隱藏狀態為：h(t) = f( U * x(t) + W * h(t-1) + b1)， f為激活函數，常用tanh、relu;
RNN的輸出為：o(t) = g( V * h(t) + b2)，g為激活函數，當用于分類任務，一般用softmax;
但是在實際中，RNN在長序列數據處理中，容易導致梯度爆炸或者梯度消失，也就是長期依賴（long-term dependencies）問題，其根本原因就是模型“記憶”的序列信息太長了，都會一股腦地記憶和學習，時間一長，就容易忘掉更早的信息（梯度消失）或者崩潰（梯度爆炸）。
梯度消失：歷史時間步的信息距離當前時間步越長，反饋的梯度信號就會越弱（甚至為0）的現象，梯度被近距離梯度主導，導致模型難以學到遠距離的依賴關系。
改善措施：可以使用 ReLU 激活函數；門控RNN 如GRU、LSTM 以改善梯度消失。
梯度爆炸：網絡層之間的梯度（值大于 1）重復相乘導致的指數級增長會產生梯度爆炸，導致模型無法有效學習。
改善措施：可以使用 梯度截斷；引導信息流的正則化；ReLU 激活函數；門控RNN 如GRU、LSTM（和普通 RNN 相比多經過了很多次導數都小于 1激活函數，因此 LSTM 發生梯度爆炸的頻率要低得多）以改善梯度爆炸。
所以，如果我們能讓 RNN 在接受上一時刻的狀態和當前時刻的輸入時，有選擇地記憶和遺忘一部分內容（或者說信息），問題就可以解決了。比如上上句話提及”我去考試了“，然后后面提及”我考試通過了“，那么在此之前說的”我去考試了“的內容就沒那么重要，選擇性地遺忘就好了。這也就是長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory， LSTM）的基本思想。
LSTM是種特殊RNN網絡，在RNN的基礎上引入了“門控”的選擇性機制，分別是遺忘門、輸入門和輸出門，從而有選擇性地保留或刪除信息，以能夠較好地學習長期依賴關系。如下圖RNN（上） 對比 LSTM（下）：
在RNN基礎上引入門控后的LSTM，結構看起來好復雜！但其實LSTM作為一種反饋神經網絡，核心還是歷史的隱藏狀態信息的反饋，也就是下圖的Ct：
對標RNN的ht隱藏狀態的更新，LSTM的Ct只是多個些“門控”刪除或添加信息到狀態信息。由下面依次介紹LSTM的“門控”：遺忘門，輸入門，輸出門的功能，LSTM的原理也就好理解了。
LSTM 的第一步是通過”遺忘門”從上個時間點的狀態Ct-1中丟棄哪些信息。
具體來說，輸入Ct-1，會先根據上一個時間點的輸出ht-1和當前時間點的輸入xt，并通過sigmoid激活函數的輸出結果ft來確定要讓Ct-1，來忘記多少，sigmoid后等于1表示要保存多一些Ct-1的比重，等于0表示完全忘記之前的Ct-1。
下一步是通過輸入門，決定我們將在狀態中存儲哪些新信息。
我們根據上一個時間點的輸出ht-1和當前時間點的輸入xt 生成兩部分信息i t 及C~t，通過sigmoid輸出i t，用tanh輸出C~t。之后通過把i t 及C~t兩個部分相乘，共同決定在狀態中存儲哪些新信息。
在輸入門 + 遺忘門控制下，當前時間點狀態信息Ct為：
最后，我們根據上一個時間點的輸出ht-1和當前時間點的輸入xt 通過sigmid 輸出Ot，再根據Ot 與 tanh控制的當前時間點狀態信息Ct 相乘作為最終的輸出。
綜上，一張圖可以說清LSTM原理：
本節項目利用深層LSTM模型，學習大小為10M的詩歌數據集，自動可以生成詩歌。
如下代碼構建LSTM模型。
## 本項目完整代碼：github.com/aialgorithm/Blog
# 或“算法進階”公眾號文末閱讀原文可見
model = tf.keras.Sequential([
# 不定長度的輸入
tf.keras.layers.Input((None,)),
# 詞嵌入層
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=tokenizer.vocab_size, output_dim=128),
# 第一個LSTM層，返回序列作為下一層的輸入
tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences=True),
# 第二個LSTM層，返回序列作為下一層的輸入
tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences=True),
# 對每一個時間點的輸出都做softmax，預測下一個詞的概率
tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(tokenizer.vocab_size, activation='softmax')),
])
# 查看模型結構
model.summary()
# 配置優化器和損失函數
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy)模型訓練，考慮訓練時長，就簡單訓練2個epoch。
class Evaluate(tf.keras.callbacks.Callback):
"""
訓練過程評估，在每個epoch訓練完成后，保留最優權重，并隨機生成SHOW_NUM首古詩展示
"""
def __init__(self):
super().__init__()
# 給loss賦一個較大的初始值
self.lowest = 1e10
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
# 在每個epoch訓練完成后調用
# 如果當前loss更低，就保存當前模型參數
if logs['loss'] <= self.lowest:
self.lowest = logs['loss']
model.save(BEST_MODEL_PATH)
# 隨機生成幾首古體詩測試，查看訓練效果
print("cun'h")
for i in range(SHOW_NUM):
print(generate_acrostic(tokenizer, model, head="春花秋月"))
# 創建數據集
data_generator = PoetryDataGenerator(poetry, random=True)
# 開始訓練
model.fit_generator(data_generator.for_fit(), steps_per_epoch=data_generator.steps, epochs=TRAIN_EPOCHS,
callbacks=[Evaluate()])加載簡單訓練的LSTM模型，輸入關鍵字(如：算法進階)后，自動生成藏頭詩。可以看出詩句粗略看上去挺優雅，但實際上經不起推敲。后面增加訓練的epoch及數據集應該可以更好些。
# 加載訓練好的模型
model = tf.keras.models.load_model(BEST_MODEL_PATH)
keywords = input('輸入關鍵字:\n')
# 生成藏頭詩
for i in range(SHOW_NUM):
print(generate_acrostic(tokenizer, model, head=keywords),'\n')
參考資料：https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 https://www.zhihu.com/question/34878706
文章轉自微信公眾號@算法進階