普通RNN的记性不好

分手后的思念是犯贱 2023-08-17 16:20 86阅读 0赞

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我们先来看两个句子。

第1个句子是：“李白前些天去万花楼嫖娼，脱了衣服正要准备和明月姑娘行周公之礼时，几个捕快冲进来将他给捆绑了”。

第2个句子是：“李白和蒲松龄前些天去万花楼嫖娼，脱了衣服正要准备和明月姑娘行周公之礼时，几个捕快冲进来将他们给捆绑了”。

第1个句子中因为是一个人，所以使用“他”，第2个句子中，因为是两个人，所以用的“他们”。具体该使用“他”还是“他们”，是要根据句子前面的部分来判断的。假设一个人记性非常不好，当他在说到“几个捕快冲进来将”时，忘记了前面的内容，那么他就不知道接下来该使用“他”还是“他们”了。

普通RNN的记性也非常不好，无法记住间隔比较远的时间步的信息，这就导致无法根据上下文信息来生成语法正确的句子。例如在生成英语句子时，要注意单数和复数形式。“The cat，which already ate …，was full”和“The cats，which already ate …，were full”

RNN的记性不好，是由于梯度消失造成的。还记得我们之前说过，很深的神经网络很容易发生梯度爆炸或梯度消失。因为有时候梯度会呈指数级增长或减小，随着层数越来越多，最终就导致了梯度爆炸或梯度消失。在RNN中，随着时间步越来越多，也会发生梯度爆炸或梯度消失。也就是说，经过很多时间步之后，到达“将”字关联的时间步时，与“李白”这个词相关的时间步的信息已经消失了，所以接下来就不知道是该使用“他”还是“他们”了。时间步相隔的越远，那么信息互通能力就越差；有点像鱼一样，只有三秒记忆，只能受到附近的时间步的信息影响。

所以为了解决记性不好的缺点，我们要尽量避免梯度爆炸和梯度消失。通常来说梯度爆炸是比较容易发现，也比较容易解决的。因为梯度爆炸时，数值会巨大无比，最终超出计算机的数值范围，就会将该值设置为NaN（Not a number）。发现梯度爆炸后也很好解决，只要使用梯度修剪就可以了。梯度修剪就是指设置一个阈值，如果梯度值超过了这个阈值，那么就对梯度值进行缩放。梯度消失就比较难解决，这个我后面的文章会讲解通过解决梯度消失来解决RNN记忆不好的毛病。

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