学习目标
🍀 了解GRU内部结构及计算公式.
🍀 掌握Pytorch中GRU工具的使用.
🍀 了解GRU的优势与缺点.
🍔 GRU介绍
GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析:
- 更新门
用于控制上一时间步的隐藏状态是否对当前时间步的输入进行更新。更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门的组合，它决定了新信息进入当前隐藏状态的比例，以及保留多少旧信息。
- 重置门
用于控制如何使用历史信息。当重置门接近0时，它几乎会忽略掉所有的历史信息，而只关注当前输入。这有助于模型在处理新的输入时能够“忘记”不相关的信息，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
🍔 GRU的内部结构图
2.1 GRU结构分析
- 结构解释图:
- GRU的更新门和重置门结构图:
- 内部结构分析:
- 和之前分析过的LSTM中的门控一样, 首先计算更新门和重置门的门值, 分别是z(t)和r(t), 计算方法就是使用X(t)与h(t-1)拼接进行线性变换, 再经过sigmoid激活. 之后重置门门值作用在了h(t-1)上, 代表控制上一时间步传来的信息有多少可以被利用. 接着就是使用这个重置后的h(t-1)进行基本的RNN计算, 即与x(t)拼接进行线性变化, 经过tanh激活, 得到新的h(t). 最后更新门的门值会作用在新的h(t)，而1-门值会作用在h(t-1)上, 随后将两者的结果相加, 得到最终的隐含状态输出h(t), 这个过程意味着更新门有能力保留之前的结果, 当门值趋于1时, 输出就是新的h(t), 而当门值趋于0时, 输出就是上一时间步的h(t-1).
2.2 GRU工作原理
- GRU通过引入重置门和更新门来控制信息的流动。重置门决定了当前输入与前一时刻状态如何混合，而更新门则决定了多少旧状态信息被保留到下一个状态。
- 基于重置门和当前输入，GRU计算出一个候选隐藏状态，这个状态既包含了当前输入的信息，也包含了经过选择性保留的历史信息。
- 最后，GRU根据更新门的选择性地将旧隐藏状态和候选隐藏状态进行加权平均，得到新的隐藏状态。这个过程既保留了长期依赖信息，又能够灵活地处理新的输入信息。
2.3 Bi-GRU介绍
Bi-GRU与Bi-LSTM的逻辑相同, 都是不改变其内部结构, 而是将模型应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出. 具体参见上小节中的Bi-LSTM.
2.4 使用Pytorch构建GRU模型
- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.GRU可调用.
- nn.GRU类初始化主要参数解释:
- input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
- hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
- num_layers: 隐含层的数量.
- bidirectional: 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用; 默认不使用.
- nn.GRU类实例化对象主要参数解释:
- input: 输入张量x.
- h0: 初始化的隐层张量h.
- nn.GRU使用示例:
>>> import torch >>> import torch.nn as nn >>> rnn = nn.GRU(5, 6, 2) >>> input = torch.randn(1, 3, 5) >>> h0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> output, hn = rnn(input, h0) >>> output tensor([[[-0.2097, -2.2225, 0.6204, -0.1745, -0.1749, -0.0460], [-0.3820, 0.0465, -0.4798, 0.6837, -0.7894, 0.5173], [-0.0184, -0.2758, 1.2482, 0.5514, -0.9165, -0.6667]]], grad_fn=<StackBackward>) >>> hn tensor([[[ 0.6578, -0.4226, -0.2129, -0.3785, 0.5070, 0.4338], [-0.5072, 0.5948, 0.8083, 0.4618, 0.1629, -0.1591], [ 0.2430, -0.4981, 0.3846, -0.4252, 0.7191, 0.5420]], [[-0.2097, -2.2225, 0.6204, -0.1745, -0.1749, -0.0460], [-0.3820, 0.0465, -0.4798, 0.6837, -0.7894, 0.5173], [-0.0184, -0.2758, 1.2482, 0.5514, -0.9165, -0.6667]]], grad_fn=<StackBackward>)
2.5 GRU优缺点
- GRU的优势:
- GRU和LSTM作用相同, 在捕捉长序列语义关联时, 能有效抑制梯度消失或爆炸, 效果都优于传统RNN且计算复杂度相比LSTM要小.
- GRU的缺点:
- GRU仍然不能完全解决梯度消失问题, 同时其作用RNN的变体, 有着RNN结构本身的一大弊端, 即不可并行计算, 这在数据量和模型体量逐步增大的未来, 是RNN发展的关键瓶颈.
🍔 小结
- GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析:
- 更新门
- 重置门
- 内部结构分析:
- 和之前分析过的LSTM中的门控一样, 首先计算更新门和重置门的门值, 分别是z(t)和r(t), 计算方法就是使用X(t)与h(t-1)拼接进行线性变换, 再经过sigmoid激活. 之后重置门门值作用在了h(t-1)上, 代表控制上一时间步传来的信息有多少可以被利用. 接着就是使用这个重置后的h(t-1)进行基本的RNN计算, 即与x(t)拼接进行线性变化, 经过tanh激活, 得到新的h(t). 最后更新门的门值会作用在新的h(t)，而1-门值会作用在h(t-1)上, 随后将两者的结果相加, 得到最终的隐含状态输出h(t), 这个过程意味着更新门有能力保留之前的结果, 当门值趋于1时, 输出就是新的h(t), 而当门值趋于0时, 输出就是上一时间步的h(t-1).
- Bi-GRU与Bi-LSTM的逻辑相同, 都是不改变其内部结构, 而是将模型应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出. 具体参见上小节中的Bi-LSTM.
- Pytorch中GRU工具的使用:
- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.GRU可调用.
- GRU的优势:
- GRU和LSTM作用相同, 在捕捉长序列语义关联时, 能有效抑制梯度消失或爆炸, 效果都优于传统RNN且计算复杂度相比LSTM要小.
- GRU的缺点:
- GRU仍然不能完全解决梯度消失问题, 同时其作用RNN的变体, 有着RNN结构本身的一大弊端, 即不可并行计算, 这在数据量和模型体量逐步增大的未来, 是RNN发展的关键瓶颈.
💘若能为您的学习之旅添一丝光亮，不胜荣幸💘
🐼期待您的宝贵意见，让我们共同进步共同成长🐼
