[人工智能]李宏毅机器学习（26）

Meta Learning-Gradient Descent as LSTM

观察我们之前学到MAML流程，发现这是一个类似RNN的过程。我们可以把参数看成RNN的Memory，而每次都会把一个训练数据放进NN中。

复习RNN

简短地复习一下RNN。RNN的优势就在于无论input再怎么长，参数量都不会增加。因此很适合处理input是一个sequence的情况。

但我们一般用到的是RNN的变形LSTM。一般说RNN就是指LSTM。

RNN和Gradient Descent

我们将RNN和Gradient Descent的式子写下来比较，发现$\theta$和$c^t$的式子很像。那我们不如把$c^t$当做$\theta$来看。
然后令$z^f,z^i,h^{t?1},x^t$分别替换即可。


因此Gradient Descent其实就是RNN的简化版本。

刚才我们是强制让$z^f,z^i$变成想要的值，那我们能不能让机器自己学出来呢？
答案是可以的。

有几个要注意的地方：

• 在一般的 LSTM 里面，每次的$c$与$x$是无关的；
• 而在我们这里，现在的$\theta$会影响到$?{?}_{\theta }l$。

实际操作

实际操作中，由于参数太多跑不起来，因此要做一个简化LSTM只有一个cell，所有的参数公用一个LSTM。

只有刚才的架构还不够。因为现在我们用Gradient Descent的时候，往往还要考虑过去对现在的影响，比如：RMSProp，Momentum。

因此我们再加一层LSTM ，让这一层LSTM做Momentum工作，再把output加到原来的LSTM中。
但这还只是一个构想，原论文中，上面一层并非LSTM，而是普通的Gradient Descent。因此这个方法的正确性有待考证。

根据实验结果，发现这种用LSTM的效果非常好。但只有一个例外：训练和测试的激活函数不一样时，结果会很差。