【NLP】Day 16: 跟你我一樣選擇性記憶的神經網路？深度學習：長短期記憶 LSTM
記憶是個很奇妙的東西。他並不如我想像中那樣運作的。我們太受限於時間了，尤其是時間的順序…
《異星入境》Louise Banks
昨天我們剛介紹完循環神經網路（Recurrent Neural Network），提到說雖然循環神經網路很常被拿來利用在自然語言處理上，原因是因為循環神經網路有記憶的功能，可以考慮到輸入文本的上下文關係，並藉此來達到更好的效果。
但再厲害的技術，也都會有它優缺點，就如同我第一週所說的那樣，科學的演進都源自於對完美的追求，這也正是 Steven Pinker 在《再啟蒙的年代》一書中所說，只要是可以衡量的事物，而這些事物若是有所變化的，那就是人類社會便是一直在進步的路上邁進。
所以說同樣地，RNN 也有先天上的缺陷。像是因為過多層神經網路導致的梯度爆炸或是梯度消失，影響了模型學習成果以及表現，最後的準確度反倒下降了。昨天說到，LSTM 就是 RNN 的是日救星。
長短期記憶模型（Long Short-term memory）
這邊用一個簡單的例子再來重新解釋梯度爆炸跟梯度消失：假如說我們今天利用以下的資料訓練一個可以完成QA任務的循環神經網路。
1 | 魯夫說他想成為海賊王 |
在最後測試模型時，問了模型：「是誰想要成為海賊王？」。這時候可能會出現一個問題：
記不記得我們先前所說 RNN 的記憶特性，而會有這個特性正是因為模型也會將先前所學習的詞彙資訊（權重）在隱藏層中傳遞，最後才會得到的結果。之後，模型會將這個結果進行反向傳播，也就是模型在「反省」先前的學習成果時，都會乘上一個自己的參數 ，若這個參數
的話，在資訊通過不同節點的過程中，若太多層神經網路，則會越乘越小，最後無限逼近於0，模型也就「忘記」先前所學的資訊，是為梯度消失；反之，若
，某個資訊的概率也就越乘越大，而神經網路就被撐死了，是為梯度爆炸。
由於「是誰想要成為海賊王？」的答案（魯夫）在訓練資料中幾乎是在最前面的位置。若模型產生梯度消失的現象，答案在訓練的過程中就會漸漸地被模型「忘記」，最後模型就無法正確回答問題的答案，準確率就下降了。而長短期記憶就可以有效解決這個問題。
到底什麼是LSTM？
LSTM（Long Short-term memory），作為循環神經網路的一個變體，可以先從這張圖來理解，在這邊允許我借用左岸朋友莫煩大大的劇情比喻。
我們可以這麼理解，首先將藍色粗線視為電影的主線劇情、紅色線是為支線劇情，而輸入、忘記、以及輸出都是劇情的「把關者」。今天，「輸入把關者」在看電影時，會決定支線的劇情有多少對電影結局有影響，並依照劇情重要程度寫入主線劇情；但假如這些分線劇情會改變我們對於先前主線劇情的看法的話，「忘記把關者」就會將之前的主線劇情忘記，按照比例替換成現在的新劇情。也就是說，主線劇情的組成主要取決於「輸入把關者」跟「忘記把關者」。也就是說，相對於什麼都記，但時間一久就會忘記的單純循環神經網路，LSTM 則是會「選擇重點記，而且記得比較久」。
熟悉概念後，我們來看看數學原理以及模型吧！
這是台大李弘毅教授機器學習課程中的投影片。在圖中，我們可以看到左邊的是一般的循環神經網路，右邊的則是 LSTM。可以發現，兩者最大的差別就是，LSTM 多了一個變數 ，稱為cell state，也就是前面所說的支線劇情。
改變速度很慢且幅度小，而
的改變速度則較快，而且幅度比較大。
在進入一個新節點時，總共得到四個狀態，分別是,
,
,
。
作為主要的資料輸入，而另外由激勵函數所包起來的
,
,
，則是作為前面所說把關的三個「門閥」。
而這四個狀態分別在長短期記憶的一個節點中，分別在運算的三個階段中扮演著不一樣的角色。先讓我們來看看以下這張圖，其中⊙代表矩陣相乘，⊕代表矩陣相加。（高中數學，還記得吧！）：
在這張圖中的運算過程共分成三個階段：
- 忘記階段
在這個階段會選擇性忘記上一個節點所傳來的資訊，簡單來說，就是決定「把重要的記起來，把不重要的忘記」。實際上的運算是，作為遺忘閥（forget gate），像篩子一樣，來控制上一個階段的
哪些需要記得，哪些需要忘記。
- 選擇記憶階段
而在這個階段，LSTM 則會決定哪些是重要的資訊，而哪些不是，並將重點記起來。主要是透過輸入閥（input gate）來決定當前的輸入內容
哪些是重點，哪些不是。
以上兩者所得結果相加，就會是這個階段的
。
- 輸出階段
這個階段則是以前述兩者之和的縮放後，以
來決定經過
。
問題與討論
在過去讀書階段中，各位一定都有碰過兩種同學，一種是死命地想辦法將所有資訊記下來的同學，另一種則是只記重點，一些太枝微末節的小細節就會選擇性地放棄。而因為前者想要將所有東西都記下來，看起來好像很厲害，但時間一久反而會忘記最重要的重點，考試的表現就容易比較差，這種的大家通常都會說「沒有讀書方法」；反而是後者因為只記重點，所以記的東西就比較少，反而不容易忘記，考試的表現就會比前者還要好。
所以說，拉回來神經網路，比起 RNN 那樣死命地將所有的資訊記起來，不僅容易忘記先前所記下來的資訊，最後的表現也不會好；相對的 LSTM 會忘記不重要的資訊，只記得重要的，表現結果就會比較好。
需要改進的地方
- 語意限制：同樣是RNN的一種，所以也遺傳了RNN的其中一個缺點，詳見：Day 15: 圓圓圈圈圓圓～深度學習：循環神經網路 RNN
- 訓練複雜度提升
相對於 RNN，我們光是看圖就可以發現，LSTM 其中新增了許多的參數，那一旦資料量提升，訓練複雜度也就會增加。而為了解決這個問題，資訊科學家又發明了與LSTM相同效果，訓練又較不複雜的 GRU（Gate Recurrent Unit），來搭建資料量大的模型，也就是我們明天的文章內容。
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