循环神经网络 RNN发展史概述.docx

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1、循环神经网络RNN发展史概述循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列 (sequence)数据为输入，在序列的演进方向进行递归(recursion)且所 有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network) 0对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二H一世纪初发展为深度学习(deep learning)算法之一，其中双向循环 神 经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长 短期记 忆网络(Long Short-Term Memory networks, LSTM)是常见的

2、循环神经网络。1982年，美国加州理工学院物理学家John Hopfield发明了一种 单层反馈神经网络Hopfield Network,用来解决组合优化问题。这是 最早的RNN的雏形。86年，另一位机器学习的泰斗Michael I. Jordan 定义了 Recurrent的概念，提出Jordan Network。1990年，美国认知 科学家Jeffrey L. Elman对Jordan Network进行了简化，并采用BP算 法进行训练，便有了如今最简单的包含单个自连接节点的RNN模型。但此时RNN由于梯度消失(Gradient Vanishing)及梯度爆炸(Gradient Explo

3、ding)的问题，训练非常困难，应用非常受限。直到1997年，瑞 士人工智能研究所的主任Jurgen Schmidhuber提出长短期记忆(LSTM), LSTM使用门控单元及记忆机制大大缓解了早期RNN训练的问题。同样 在 1997 年，Mike Schuster 提出双向 RNN 模型(Bidirectional RNN)。这两种模型大大改进了早期RNN结构，拓宽了 RNN的应用范围，为后 续序列建模的发展奠定了基础。此时RNN虽然在一些序列建模任务上 取得了不错的效果，但由于计算资源消耗大，后续几年一直没有太大的进展。2010 年，Tomas Mikolov 对 Bengio 等人提出的

4、 feedforward Neural network language model (NNLM)进行了改进，提出了基于RNN的语言 模型(RNNLM),并将其用在语音识别任务中，大幅提升了识别精度。 在此基础上Tomas Mikolov于2013年提出了大名鼎鼎的word2veco与NNLM及RNNLM不同,word2vec的目标不再专注于建模语言模型, 而是专注于如何利用语言模型学习每个单词的语义化向量 (distributed representation), 当然 distributed representation 概念最早要来源于Hinton 1986年的工作。word2vec引发

5、了深度学习 在自然语言处理领域的浪潮，除此之外还启发了 knowLEDge representation, network representation 等新的领域。另一方面,2014年Bengio团队与Google几乎同时提出了 seq2seq 架构，将RNN用于机器翻译。没过多久，Bengio团队又提出注意力 Attention机制，对seq2seq架构进行改进。自此机器翻译全面进入到 神经机器翻译(NMT)的时代，NMT不仅过程简单，而且效果要远超统计 机器翻译的效果。目前主流的机器翻译系统几乎都采用了神经机器翻 译的技术，除此之外，Attention机制也被广泛用于基于深度学习的各 种

6、任务中。近两年，相关领域仍有一些突破性进展，2017年，XXXbook人工 智能实验室提出基于卷积神经网络的seq2seq架构，将RNN替换为带 有门控单元的CNN,提升效果的同时大幅加快了模型训练速度。此后不 久，XXgle提出Transformer架构，使用Self-Attention代替原有的RNN及CNN,更进一步降低了模型复杂度。在词表示学习方面，Allen 人工智能研究所2018年提出上下文相关的表示学习方法ELMo,利用双 向LSTM语言模型对不同语境下的单词，学习不同的向量表示，在6个 NLP任务上取得了提升。OpenAI团队在此基础上提出预训练模型GPT, 把LSTM替换为T

7、ransformer来训练语言模型，在应用到具体任务时， 与之前学习词向量当作特征的方式不同，GPT直接在预训练得到的语言 模型最后一层接上Softmax作为任务输出层，然后再对模型进行微调， 在多项任务上GPT取得了更好的效果。不久之后，XXXgle提出BERT模型，将GPT中的单向语言模型拓展 为双向语言模型(Masked Language Model),并在预训练中引入了 sentence prediction任务。BERT模型在11个任务中取得了最好的效 果，是深度学习在NLP领域又一个里程碑式的工作。BERT自从在arXiv 上发表以来获得了研究界和工业界的极大关注，感觉像是打开了深度 学习在NLP应用的潘多拉魔盒。随后涌现了一大批类似于“BERT”的 预训练(pre-trained)模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自 回归模型XLNet,也有改进BERT训练方式和目标的RoBERTa和SpanBERT, 还有结合多任务以及知识蒸储(Knowledge Distillation)强化BERT的 MT-DNN等。这些种种，还被大家称为BERTology。