RNN：RecurrentNeuralNetwork-创新互联

透过cs224n课程提供的课件：A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processinghttp://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf

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中的RNN部分的Page52-Figure10：

可以对RNN结构得到一个比较清晰的认识。

RNN公式一般定义为：

在Pytorch中，公式存在两组bias：

该公式来源于Pytorch截图，

其相关设置如下https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html#rnn

Tensorflow2-Docs中未明确公式，使用的是RNN公式的计算方式

其相关设置如下https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html#rnn

对Pytorch而言，根据公式和后续代码，基本可知：

（1）假设此时刻是中间某个时刻t，正在计算h_t，计算时接收两个输入，分别是当前时刻对应的输入x_t，上一时刻计算得到的隐藏状态h_t-1。

（2）假设此时刻是初始时刻，正在计算h_1，计算时同样接收两个输入，分别是当前时刻对应的网络输入x_0，初始时刻的隐藏状态，需要注意的是按照torch.nn.RNN源码中的计算方式，如果初始h0不存在也即为None，则网络将自动生成一个尺度为(n_layers * n_directions,max_batch_size, hidden_size)的3维零矩阵初始隐藏状态。其源码如下：

（3）假如此时刻是中间某个时刻，并且此RNN是多层RNN，计算过程将是层层递进的，计算中间层时，也需要输入一个x_hat，只是这时候的x_hat是上层计算的output，因此每一层都会出现一个h_hat_i，直到最后一层产生一个y_t的时候，暂且算作同时计算得到了一个h_t。

（4）无论是中间层计算还是时刻t计算他们在pytorch中都遵循上面的公式

（5）pytorch计算的具体实现通过Github项目aTen作为底层实现的

PyTorch公式中只包含了4组参数，分别是W_ih、b_ih、W_hh、b_hh，有时人们总会赋予字母以不同的寓意，这里的i并非序列号“第i个”或“第i层”的意思，而是“input”的意思，表示这里的i是对当前层的输入做的矩阵运算，也即x_t，h则表示“hidden”的意思。因此该4组分别对应于：计算当前RNN部分输入门“结果”的W_ih、b_ih以及计算隐藏层状态的W_hh、b_hh。这里的计算注意表述的是一组完整的RNN模块按时间步的计算，而不是多层RNN中某时间步内层与层之间的计算。

然后在pytorch有关RNNbase的module部分包含对上面4组参数的定义：

w_ih = Parameter(torch.empty((gate_size, layer_input_size), **factory_kwargs))
w_hh = Parameter(torch.empty((gate_size, real_hidden_size), **factory_kwargs))
b_ih = Parameter(torch.empty(gate_size, **factory_kwargs))
b_hh = Parameter(torch.empty(gate_size, **factory_kwargs))

实际查看时可按图索骥找到gate_size的选择由当前“mode”类型和“hidden_size”参数决定。至此可得：Pytorch中，一层RNN有4组参数变量矩阵，两层RNN有2*4=8组参数变量矩阵，N层的RNN有N*4=4N组参数变量矩阵。

从Tensroflow2的角度来看，参数方面主要区别在于tf2的bias参数只有一个，其他基本相同。另外，Tensorflow2中由于完全支持了keras，因此这里按照tf.keras.layers.RNN(...)https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/RNN和keras中的循环神经网络（RNN）https://www.tensorflow.org/guide/keras/rnn来叙述：

Tensorflow2的Keras包含两种建模方式：Sequential()、Model()，Sequential即搭建一个容器，容器中只包含一列格子，每个格子存放一层计算结构，建模后训练时串行计算每个格子的结果。Model()则是不创建容器，一层一层声明计算方式，结构可以存在分支结构。从任务实现上来说Model()的存在是必要的，这方便网络拓宽，网络存在多输入、多输出结构等情况下任务的实现。

无论是PyTorch还是Tensorflow，RNN的作用是相同的，不同的是两个框架的细节实现和计算方式。

RNN计算过程推导

基于Pytorch搭建RNN网络并实现任务

# 基于Pytorch1搭建的单向单层RNN(SimpleRNN)、双向单层RNN(BiRNN)、单向多层RNN(StackedRNN)、双向多层RNN(StackedBiRNN)

# building

基于Tensorflow2搭建RNN网络并实现任务

# 基于Tensorflow2搭建的单向单层RNN(SimpleRNN)、双向单层RNN(BiRNN)、单向多层RNN(StackedRNN)、双向多层RNN(StackedBiRNN)

# building

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