LSTM 参数权重

原文-LSTM的反向传播：深度学习(6)-长短期网路；此处仅摘抄一小段，建议拜访全文。

LSTM的参数训练：https://www.jianshu.com/p/dcec3f07d3b5；LSTM的参数训练和前向计算比RNNs还是稍微复杂一些。

长短时记忆网络的前向计算

前面描述的开关是怎样在算法中实现的呢？这就用到了门（gate）的概念。门实际上就是一层全连接层，它的输入是一个向量，输出是一个0到1之间的实数向量。假设W是门的权重向量，b是偏置项，那么门可以表示为：

门的使用，就是用门的输出向量按元素乘以我们需要控制的那个向量。因为门的输出是0到1之间的实数向量，那么，当门输出为0时，任何向量与之相乘都会得到0向量，这就相当于啥都不能通过；输出为1时，任何向量与之相乘都不会有任何改变，这就相当于啥都可以通过。因为（也就是sigmoid函数）的值域是(0,1)，所以门的状态都是半开半闭的。

LSTM用两个门来控制单元状态c的内容，一个是遗忘门（forget gate），它决定了上一时刻的单元状态

有多少保留到当前时刻；另一个是输入门（input gate），它决定了当前时刻网络的输入有多少保存到单元状态。LSTM用输出门（output gate）来控制单元状态有多少输出到LSTM的当前输出值。

我们先来看一下遗忘门：

上式中，

是遗忘门的权重矩阵，

表示把两个向量连接成一个更长的向量，是遗忘门的偏置项，是sigmoid函数。如果输入的维度是，隐藏层的维度是，单元状态的维度是（通常

），则遗忘门的权重矩阵维度是

。事实上，权重矩阵都是两个矩阵拼接而成的：一个是

，它对应着输入项

，其维度为

；一个是

，它对应着输入项，其维度为

。可以写为：

下图显示了遗忘门的计算：

接下来看看输入门：

上式中，是输入门的权重矩阵，是输入门的偏置项。下图表示了输入门的计算：

接下来，我们计算用于描述当前输入的单元状态，它是根据上一次的输出和本次输入来计算的：

下图是的计算：

现在，我们计算当前时刻的单元状态。它是由上一次的单元状态

按元素乘以遗忘门，再用当前输入的单元状态按元素乘以输入门，再将两个积加和产生的：

符号o表示按元素乘。下图是的计算：

这样，我们就把LSTM关于当前的记忆和长期的记忆组合在一起，形成了新的单元状态。由于遗忘门的控制，它可以保存很久很久之前的信息，由于输入门的控制，它又可以避免当前无关紧要的内容进入记忆。下面，我们要看看输出门，它控制了长期记忆对当前输出的影响：

下图表示输出门的计算：

LSTM最终的输出，是由输出门和单元状态共同确定的：

下图表示LSTM最终输出的计算：

式1到式6就是LSTM前向计算的全部公式。至此，我们就把LSTM前向计算讲完了。

 

长短时记忆网络的训练

熟悉我们这个系列文章的同学都清楚，训练部分往往比前向计算部分复杂多了。LSTM的前向计算都这么复杂，那么，可想而知，它的训练算法一定是非常非常复杂的。现在只有做几次深呼吸，再一头扎进公式海洋吧。

LSTM训练算法框架

LSTM的训练算法仍然是反向传播算法，对于这个算法，我们已经非常熟悉了。主要有下面三个步骤：

1. 前向计算每个神经元的输出值，对于LSTM来说，即五个向量的值。计算方法已经在上一节中描述过了。
2. 反向计算每个神经元的误差项值。与循环神经网络一样，LSTM误差项的反向传播也是包括两个方向：一个是沿时间的反向传播，即从当前t时刻开始，计算每个时刻的误差项；一个是将误差项向上一层传播。
3. 根据相应的误差项，计算每个权重的梯度。

关于公式和符号的说明

首先，我们对推导中用到的一些公式、符号做一下必要的说明。

接下来的推导中，我们设定gate的激活函数为sigmoid函数，输出的激活函数为tanh函数。他们的导数分别为：

从上面可以看出，sigmoid和tanh函数的导数都是原函数的函数。这样，我们一旦计算原函数的值，就可以用它来计算出导数的值。

LSTM需要学习的参数共有8组，分别是：遗忘门的权重矩阵和偏置项、输入门的权重矩阵和偏置项、输出门的权重矩阵和偏置项，以及计算单元状态的权重矩阵和偏置项。因为权重矩阵的两部分在反向传播中使用不同的公式，因此在后续的推导中，权重矩阵

都将被写为分开的两个矩阵：

、

。

我们解释一下按元素乘符号o。当o作用于两个向量时，运算如下：

当o作用于一个向量和一个矩阵时，运算如下：

当o作用于两个矩阵时，两个矩阵对应位置的元素相乘。按元素乘可以在某些情况下简化矩阵和向量运算。例如，当一个对角矩阵右乘一个矩阵时，相当于用对角矩阵的对角线组成的向量按元素乘那个矩阵：

当一个行向量右乘一个对角矩阵时，相当于这个行向量按元素乘那个矩阵对角线组成的向量：

上面这两点，在我们后续推导中会多次用到。

在t时刻，LSTM的输出值为。我们定义t时刻的误差项为：

注意，和前面几篇文章不同，我们这里假设误差项是损失函数对输出值的导数，而不是对加权输入

的导数。因为LSTM有四个加权输入，分别对应

，我们希望往上一层传递一个误差项而不是四个。但我们仍然需要定义出这四个加权输入，以及他们对应的误差项。

误差项沿时间的反向传递

沿时间反向传递误差项，就是要计算出t-1时刻的误差项

。

我们知道，

是一个Jacobian矩阵。如果隐藏层h的维度是N的话，那么它就是一个

矩阵。为了求出它，我们列出的计算公式，即前面的式6和式4：

显然，

都是

的函数，那么，利用全导数公式可得：

下面，我们要把式7中的每个偏导数都求出来。根据式6，我们可以求出：

根据式4，我们可以求出：

因为：

我们很容易得出：

将上述偏导数带入到式7，我们得到：

根据

的定义，可知：

式8到式12就是将误差沿时间反向传播一个时刻的公式。有了它，我们可以写出将误差项向前传递到任意k时刻的公式：

将误差项传递到上一层

我们假设当前为第l层，定义l-1层的误差项是误差函数对l-1层加权输入的导数，即：

 

本次LSTM的输入由下面的公式计算：

上式中，

表示第l-1层的激活函数。因为

都是的函数，又是

的函数，因此，要求出E对

的导数，就需要使用全导数公式：

式14就是将误差传递到上一层的公式。

 

权重梯度的计算

对于

的权重梯度，我们知道它的梯度是各个时刻梯度之和（证明过程请参考文章零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络），我们首先求出它们在t时刻的梯度，然后再求出他们最终的梯度。我们已经求得了误差项

，很容易求出t时刻的

：

将各个时刻的梯度加在一起，就能得到最终的梯度：

对于偏置项

的梯度，也是将各个时刻的梯度加在一起。下面是各个时刻的偏置项梯度：

下面是最终的偏置项梯度，即将各个时刻的偏置项梯度加在一起：

对于

的权重梯度，只需要根据相应的误差项直接计算即可：

以上就是LSTM的训练算法的全部公式。因为这里面存在很多重复的模式，仔细看看，会发觉并不是太复杂。

当然，LSTM存在着相当多的变体，读者可以在互联网上找到很多资料。因为大家已经熟悉了基本LSTM的算法，因此理解这些变体比较容易，因此本文就不再赘述了。

 

长短时记忆网络的实现

完整代码请参考GitHub: https://github.com/hanbt/learn_dl/blob/master/lstm.py (python2.7)

在下面的实现中，LSTMLayer的参数包括输入维度、输出维度、隐藏层维度，单元状态维度等于隐藏层维度。gate的激活函数为sigmoid函数，输出的激活函数为tanh。

激活函数的实现

我们先实现两个激活函数：sigmoid和tanh。

class SigmoidActivator(object):
    def forward(self, weighted_input):
        return 1.0 / (1.0 + np.exp(-weighted_input))
    def backward(self, output):
        return output * (1 - output)
class TanhActivator(object):
    def forward(self, weighted_input):
        return 2.0 / (1.0 + np.exp(-2 * weighted_input)) - 1.0
    def backward(self, output):
        return 1 - output * output

LSTM初始化、前向计算、反向传播（误差项、梯度项）、梯度下降法、梯度检查Python代码的实现；