本文主要是介绍读书笔记：Deep Learning [Ada-ComputationML series]--chapter10.Sequence Modeling:RNN，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.RNN的操作基于vecor X(t),长度从1->t,通常作用域这些序列组成的minibatch
2.如果要求h(t)足够丰富，可以近似恢复输入序列，则相当于auto encoder.
3.三种重要的RNN设计模式：
1）每个时间步都有输出，且在 隐单元间有循环链接
2）每个时间步都有输出，且在 当前时序的输出到下一时刻的隐单元之间有循环链接
3）隐单元间有循环连接，全部序列只有一个输出
4. 上一条中（1）的特点：能力强，但是训练昂贵，若运行时间为O(t),同样需要空间O(t)来存储BPTT是需要用到的中间结果。
（2）的特点：训练容易，可以并行，但是表达能力弱，只有O被送到未来，因为O是用来match训练集的，无法捕获到关于输入历史的必要信息，除非将其设计为train set target。
5.（2）可以使用teacher forcing的训练技巧，将t的label y(t)送到（t+1)的h(t+1)来训练，但是测试时没有label，就用t的model的输出o(t)来近似y(t).
6.rnn很难预测序列中的缺失值
7.RNN减少参数的代价是优化很难。参数共享是基于假设相同的参数可用于不同的时间步。也即变量的p(t+1/t)条件概率是平稳的，不依赖于t。
8.如何从模型中采样？
可以从每个时间步的条件分布区采。
如何确定长度？
1）在序列结尾加一个特殊符号
2）对于模型的输出，引入伯努利来决定是否停止，一般常用此法
3）添加额外的输出来预测序列长度
9.
10.添加o(t) -> h(t+1)会去掉条件独立的假设，使其可以表示任意关于y的分布。
11.B-RNN,在t附近很敏感，不用指明t，不想RNN带有固定长度的buffer。
12.encoder-decoder/seq-to-seq
RNN最后一个节点的状态别用于计算固定长度的contenxt viriable c,表示输入序列的语意总结。作为输入，送到decoder-RNN.
若C是vector，则decoder-RNN = vector to sequence,可以用前述两种方式实现，或者两者结合。
存在的问题是：若c太小不足以合理总结输入序列，那么可以使用变长的c。
13.一般RNN课分为三块：
1）Input to hidden state
2) pre hidden state to next hidden state
3) hidden state to output
这三种均可引入深层结构来提升表达能力，但会使优化更难
14.Recursive Network
优点：将长为t的序列构造成深度为O(log t)
如何构造？可以用平衡二叉树构造
15.长时依赖的问题：
对于 线性网络，若h(t) = (w)^T*h(0),且w可被分解为w = QAQ’
则h(t) = Q’*A^T*h(0),要么爆炸，要么消失
所以需要选择合适的比例系数（缩小w的variance），但是存在的问题是，即使梯度不消失，long-term的信号会很小，容易淹没short-term的信号中。
16.网络中的 非线性会有助于减少梯度爆炸，因为前向过程是有界的，但是反向仍可能无界。
17.Leaky unit:有一个权重接近1的自连接，可以累积信息，但是无法忘掉。
LSTM:最重要的成分是state unit si(t),有一个线性自循环，与leaky unit类似，但是它有forget gate控制。
(Ignore the input from cell state)
first we define forget gate:
f(t) = delta(b + Uf*X(t) + Wf*h(t-1) ) //b,Uf,Wf are input weight and recurrent weights for the forget gate
then we define state:
s(t) = f(t) * s(t-1) + g(t) * delta(b + U*X(t) + W*h(t-1) ) //b,U,W denote param into the LSTM cell
in which:
g(t) = delta(b + Ug*X(t) + Wg*h(t-1)) //similarly to forget gate
At last we define output:
h(t) = tanh(s(t)) * q(t) //q(t) is output gate,h(t) is the output of LSTM cell
q(t) = delta(b + Uo*X(t) + Wo*h(t-1) ) //b,Uo,Wo…why not h(t)??
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