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RNN Recurrent Models
如何解决不同长度文本向量的问题？（长文本）
- 取均值，但是容易淡化文本的独特性，比如一正一负的均值就变成了0. 有些情况取均值毫无意义，我出门玩，几个词的均值意义模糊。我爱你，你爱我，均值一样但是含义不一样。
- 合并所有向量，但是是固定的一段长向量（N-dimension），如果只有一个词，则需要填充padding其他地方为0，如果是很多个词，则只能放弃后面的词，进行截断（Truncate）。会丢失信息。并且不同位置的词需要重新学习它的含义（代入了位置信息）。
RNN
为了解决这个问题，提出了RNN的概念 RNN-LSTM概述 <-跳转之前的博客。基于之前的概述，下面做一些补充。
python - Why is RNN no weigth between hidden and output? - Stack Overflow](https://i.sstatic.net/PcaGd.png)
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h0 的初始化可以是全为0的矩阵，也可以是认为给定的权重矩阵
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Wh 时间步长之间的权重是共享的，所以更新的时候会一起更新。 Wx（负责将输入
xt转换为隐藏状态的表示），Wy(负责将隐藏状态 ht映射到输出层（例如分类任务的 logits) 不共享 -
RNN 有多种形式的输出, 也可以直接多任务，预测每个词的词性，预测情感，有多少个输出就会更新多少次权重
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks](https://karpathy.github.io/assets/rnn/diags.jpeg)
- 存在的问题：
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- 梯度爆炸Exploding gradients
如果有一个非常陡的梯度，权重更新会跳到很远的地方，甚至溢出存储
- 梯度爆炸Exploding gradients
解决方法： clipping the gradient.梯度裁剪，使用min(gradient, k)进行限制。
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- 梯度消失，gradient vanish
RNN 通过 反向传播算法（Backpropagation Through Time, BPTT） 来更新权重，其中隐藏状态的梯度是 多个时间步的乘积。如果每一步的梯度小于 1，就会指数级衰减，最终变得接近 0。
- 梯度消失，gradient vanish
解决方法：不衰减的方法保存信息，使用LSTM
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- 通过RNN 隐藏层可视化可以得到结论：颜色渐变说明 RNN 的隐藏状态随着时间步的变化而改变，有些单词在序列中起到了更重要的作用。【Andrej Karpathy 的论文《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》（2015）】
RNN 变型
1. 双重RNN，输出当作另一个RNN的输入
Recurrent Neural Network (RNN) and LSTM | Data Platform and Data Science](https://dwbi1.wordpress.com/wp-content/uploads/2021/08/fig-2-rnn-architecture.jpg?w=422)
2. 双向递归神经网络（Bidirectional RNN, BiRNN）
Forward-Backward RNN（前向-后向 RNN）是一种 双向递归神经网络（Bidirectional RNN, BiRNN） 的结构，它通过 同时考虑前后时间步的信息 来提升对序列数据的理解能力，特别适用于 自然语言处理（NLP） 和 语音识别（Speech Recognition） 等任务。
Bidirectional Recurrent Neural Network - GeeksforGeeks](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230302163012/Bidirectional-Recurrent-Neural-Network-2.png)
1. 为什么需要 Forward-Backward RNN？
普通的 单向 RNN 只能利用过去的信息，而无法考虑未来的信息。例如：
- 在语言建模中，单向 RNN 只能基于前面的单词预测下一个单词，而不能考虑后续的单词。
- 在语音识别中，单向 RNN 只能基于当前和之前的音素，而不能利用后续音素的信息。
解决方案：
- 双向 RNN（BiRNN） 通过前向（Forward）和后向（Backward）两个方向的 RNN 结构，同时处理序列数据，并结合两个方向的信息，使得网络可以在当前时间步同时利用过去和未来的上下文信息。
2. Forward-Backward RNN 的结构
BiRNN 由 两个独立的 RNN 组成：
- Forward RNN（前向 RNN）： 负责从 左到右 处理输入序列。
- Backward RNN（后向 RNN）： 负责从 右到左 处理输入序列。
- 最终隐藏状态 由前向和后向 RNN 的隐藏状态拼接（concatenate）或加权合并而成。