手把手教你训练RNN

RNN 前向传播逐步演练

单个 RNN Cell 中的前向传播算法

在之前的文章中，我们介绍了RNN 的基本结构并将其按时间序列展开成 Cells 循环链，称为 RNN cells。下面，我们将揭示单个 RNN Cell 的内部结构和前向传播计算过程。

将其过程分解成多个步骤：

第一步：cell 接受两个输入：x⟨t⟩ 和 a⟨t-1⟩。

第二步：接下来，计算矩阵乘积 ⨂，W_xh 乘 x⟨t⟩，W_ah 乘 a⟨t-1⟩。然后，通过将以上两项乘积相加，并加上偏置 b_h，计算得出 h⟨t⟩。

第三步：紧接着上面的步骤，将 h(t) 传给激活函数(比如 tanh 或 relu)计算 a(t)。本例中激活函数使用 tanh 函数。

第四步： cell 输出 a⟨t⟩ 并将其传给下一 cell 做进一步计算。

第五步：然后，计算 o⟨t⟩; 这是所有输出可能取值的非标准化对数概率。方法是计算矩阵乘积⨂，W_ao 乘 a⟨t⟩，并与 b_o 相加。

第六步：最后，通过将 o⟨t⟩ 传输给激活函数(例如 sigmoid 或 softmax)，得到了一个实际输出的标准化概率向量 ŷ⟨t⟩。输出的激活函数的选择通常取决于期望的输出类型(sigmoid 用于二元输出，softmax 用于多类别输出)。

前向传播算法

前向传播算法在整个 RNN 网络中运行以上步骤，而不仅仅在单个 RNN cell 中运行。从隐藏层状态 a⟨0⟩的初始化开始，在所有时间序列 t = 1 to T 中共享权值和偏置向量 W_xh，W_ah， W_ao， b_h， b_o，在每个时间序列中重复上面的每一步。

例如，如果我们拥有一个 8 个序列的输入 x⟨1⟩，x⟨2⟩，……x⟨8⟩，这个网络的前向传播计算过程是步骤 1-6 在循环中重复 8 次。

上面是训练RNN的第一步，在这篇文章的第二部分将介绍后向传播算法(BPTT)，以及如何推导梯度。

博客原址：

https://medium.com/learn-love-ai/step-by-step-walkthrough-of-rnn-training-part-i-7aee5672dea3

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