深入探討bilstm

一、比lstm更好的模型

Bidirectional Long Short-Term Memory (雙向長短時記憶網路)，簡稱BiLSTM。是一種可以看到一個序列所有數據的情況下，通過前後兩個方向分別學習特徵，更好地捕捉序列信息的模型。與傳統的LSTM不同，BiLSTM有兩個方向——從左到右和從右到左。

BiLSTM網路因為引入了時間維度的反向信息，相較於LSTM網路進行了改進。該網路不僅能在當前時刻，對之前的信息進行編碼，還能同時對之後的信息進行編碼。這樣就能更好地捕捉序列的特徵變化關係，更準確地預測序列的下一個狀態，用於語音識別、文本分類、命名實體識別等任務。在NLP領域的任務中表現非常優秀，受到研究者們的喜愛。

二、bilstm和lstm的區別

在LSTM中，由於信息的輸入和輸出都是正向的，所以輸入的信息只有過去，如果需要考慮未來的信息，只能用反向的LSTM來處理。而BiLSTM由於引入了反向信息，所以它可以在正向和反向兩個方向同時訓練，獲取輸入的歷史和未來的信息。

另外，LSTM雖然可以記憶過去的信息，但對於一些長文本，就很難記憶起關鍵信息。而BiLSTM就可以根據文本上下文全面的學習信息，將文本看作是一個整體，更好地把握上下文之間的關係。

三、比lstm好的時序演算法選取

BiLSTM可以應用於許多與序列有關的任務。比如，命名實體識別、語音識別、文本分類、情感分析等等。BiLSTM的作用在於它不僅能很好地處理文本中的情感、語氣等多變因素，還能挖掘出文本序列的一些規律和特點。

下面結合代碼舉一個命名實體識別的例子：

# 定義BILSTM模型
# max_features: 最大特徵數， LSTM_cell_num：LSTM結構的隱藏單元大小，lr:學習率
def create_bilstm(max_features, LSTM_cell_num, lr):
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(max_features, output_dim=128, input_length=X_train.shape[1]))
    # 給輸入序列加上反轉層，在作為input傳給LSTM層。merge_mode設置為concat可以將從兩個方向提取出的信息按照時序拼接在一起。
    model.add(Bidirectional(LSTM(LSTM_cell_num, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2), merge_mode="concat"))
    model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))
    optimizer = RMSprop(lr=lr)
    model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=optimizer, metrics=["accuracy"])
    return model

# 構建模型
model = create_bilstm(max_feature_num, LSTM_cell_num=128, lr=0.001)
model.summary()
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=64)
score, acc = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)
print("Test Accuracy:{}%".format(acc*100))

上面是一個BiLSTM模型的代碼示例，其中用到了Embedding層、LSTM層、Dense層以及Bidirectional函數來搭建模型。

四、BiLSTM的優缺點

BiLSTM的優點：

1. 針對序列數據最早的前饋神經網路（FFNN）和常規的循環神經網路（RNN），它的表現更加優異。
2. 它可以將來自上下文過去的數據和未來的數據合併起來，這類型的數據比它能看到的數據更加豐富。
3. 能夠捕捉到全局和局部的特徵，是循環神經網路的一大優勢。

BiLSTM的缺點：

1. 由於引入了反向信息，它的計算複雜度較大，訓練較慢。
2. 由於雙向處理過程中，每個輸出節點同時包含正向和反向的信息，如果不加限制會讓它在一個位置看到未來信息而在別的位置看到過去信息，這樣對於某些問題來說，就會導致輸出產生問題，容易出現 overfitting 的局面。

五、總結

本文從多個角度對BiLSTM進行了闡述，通過比較可以看出其在處理序列數據方面的優越性。雖然BiLSTM在某些情況下還存在缺陷，但我們相信隨著技術的不斷提升，BiLSTM會越來越成熟，成為更多序列數據分析領域的首選模型。