A RECURRENT NEURAL NETWORK WITHOUT CHAOS

本篇文章的介绍了一个非常简单的门限RNN(gated recurrent neural network),

这里有两扇门horizontal/forget gate和vertical/input gate， 即

其中 （logistic sigmoid function）

下面假设输入数据x_t满足如下性质，

 

若隐层节点初始化为0， 即，则网络对脉冲x_t的响应为，

其中衰减到0， forget gate控制了衰减速度，所以当隐层节点h_t(i)遇到比较强的信号，h_t(i)被激活，接着衰减到0，直到下一次再次被激活。

zero input比较

本文的模型，只有一个吸引子， zero state, 但其它的模型，i.e., vanilla RNN, the LSTM and the GRU 具有混沌动力学行为。

接着文章想说明，这个没有混沌的RNN在word level language modeling task也能达到很好的效果，间接的说明混沌性质并不能解释这些模型在tasks上的成功。

CHAOS IN RECURRENT NEURAL NETWORKS

考虑下面的离散动力系统， 向量u属于R^d

形成的轨迹，会进入该系统的吸引子（不变集）， 通常是分形的。

所有的RNN可以写成下面的形式

假设没有输入，则RNN可以诱导出相应的动力系统

 

从而刻画了产生复杂轨迹的能力。

如何才能出现上面的动力系统的行为呢？实际上是可以存在的，由于参数W_j是通过学习得到的，当遇到一个不怎么重要的数据点x_t0，与隐层节点具有很弱的耦合性， 也就是说数据的影响不大， i.e., W_jx_t0 ≈ 0，，就会在接下来的一段时间出现上述动力系统的行为，直到遇到一个非常重要的信号。

CHAOTIC BEHAVIOR OF LSTM AND GRU IN THE ABSENCE OF INPUT DATA

考虑下面LSTM诱导的动力系统，

其中的参数具体为，

接着初始化隐层节点， 

 图1为具体的动力系统的展示， 图中的吸引子实质上是4维动力系统在2维上的投影。

 混沌动力系统具有初值敏感性，给定一个初始点，作者在[1e-7, 1e7]范围内进行扰动，跑200steps, 总共100,000次扰动。结果就是，第200步的点，几乎充满了整个吸引子。

上面都是构造的例子，下面是作者在Penn Treebank corpus without dropout 训练好的LSTM，结果也出现混沌现象。当有初入的时候，就不再是一个自治的动力系统了，完全收到输入信号控制。

CHAOS-FREE BEHAVIOR OF THE CFN

 

实验结果：高层的隐层节点的信号衰减慢