循环神经网络(RNN)
卷积网络专门处理网格化的数据，而循环网络专门处理序列化的数据。
一般的神经网络结构为：
一般的神经网络结构的前提假设是：元素之间是相互独立的，输入、输出都是独立的。
现实世界中的输入并不完全独立，如股票随时间的变化，这就需要循环网络。
循环神经网络的本质
循环神经网络的本质是有记忆能力,能将前一时刻的输出量('记忆')作为下一时刻的输入量。
RNN的结构与原理
结构如下:
设某个神经元的
[X_t:表示t时刻的输入，h_t:表示t时刻的输出，S_t:表示t时刻的状态(state)
]
]
则(S_t = f(U*X_t + W*S_{t-1})) 表示(t)时刻的记忆, 其中函数(f)就是神经网络的激活函数，常用(tanh())。
可见，(t)时刻的记忆是(t-1)时刻记忆与(t)时刻输入的加权叠加。
神经元(t)时刻的输出基于之前所有的记忆(S_t)做出，表示为
[h_t=softmax(VS_t)
]
]
将输出(o_t)与标签label比较得到误差，用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propagation
Through Time(BPTT)方法对网络进行训练。
例如,在视频中的目标识别案例中,
Xi就是一帧图像.
LSTM基本原理
早期时，RNN被设计成可以处理整个时间序列信息，但记忆最深的还是最后输入的信号，而之前的信号
强度则越来越低，这个缺陷导致RNN在当时的作用并不明显。后来发现了Long-Short Term memory(LSTM)
，循环神经网络可以记住长期的信息。如图。它包括4层神经网络。信息流从t-1时刻流向t时刻时，LSTM
单元可对其增加或删减信息，这些修改的操作由LSTM单元中的Gates控制。在图中，由于Sigmoid函数
的输出在(0,1)之间，通过将sigmoid的输出与信息流点乘，可以控制信息流是允许信息流通过(sigmoid=1)
或不允许通过(sigmoid=0)。这里的state就是LSTM单元中上面的那条直线，它贯穿了串联在一起的
LSTM单元。
和卷积神经网络的共享参数方法一样，这里的每个神经元都共享了一组参数(U,V,W), 这样能降低计算量。
其具体原理如下图。
同样地，设某个神经元的
[X_t:表示t时刻的输入，h_t:表示t时刻的输出，S_t:表示t时刻的状态(state)
]
]
- 忘记门(决定忘记多少旧记忆)，当有新的输入到来，我们希望据此对旧记忆进行忘记，保存的比例为：
[f_t=sigma(W_fcdot [h_{t-1},x_t]+b_f)
]
]
- 输入门(决定更新什么信息，并用(bar{C_t})对其筛选)
[i_t=sigma(W_icdot [h_{t-1},x_t]+b_i)
]
]
[bar{C_t}=tanh (W_Ccdot [h_{t-1},x_t]+b_C)
]
]
然后把要更新的信息加入到
[S_t=f_t *S_{t-1}+i_t *bar{C_t}
]
]
- 输出门(根据更新后的记忆进行输出)
[o_t=sigma(W_ocdot [h_{t-1},x_t]+b_o)
]
]
[h_t=o_t *tanh (S_t)
]
]
LSTM变体
-
peephole连接
-
coupled忘记门与输入门
-
GRU(Gated Recurrent Unit)
下面是用LSTM实现的语言模型。
import reader
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 数据参数
DATA_PATH = 'simple-examples/data/' # 数据存放路径
VOCAB_SIZE = 10000 # 单词数量
# 神经网络参数
HIDDEN_SIZE = 200 # LSTM隐藏层规模
NUM_LAYERS = 2 # LSTM结构层数
LEARNING_RATE = 1.0 # 学习速率
KEEP_PROB = 0.5 # 节点不被dropout的概率
MAX_GRAD_NORM = 5 # 用于控制梯度膨胀的参数
# 训练参数
TRAIN_BATCH_SIZE = 20 # 训练数据batch大小
TRAIN_NUM_STEP = 35 # 训练数据截断长度
# 测试参数
EVAL_BATCH_SIZE = 1 # 测试数据batch大小
EVAL_NUM_STEP = 1 # 测试数据截断
NUM_EPOCH = 2 # 使用训练数据的轮数
# 通过PTBModel描述模型，方便维护循环神经网络中的状态
class PTBModel():
def __init__(self, is_training, batch_size, num_steps):
# 记录batch和截断长度
self.batch_size = batch_size
self.num_steps = num_steps
# 定义输入层
self.input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])
# 定义预期输出
self.targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])
# 定义LSTM为使用dropout的两层网络
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE)
if is_training:
lstm_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(
lstm_cell, output_keep_prob=KEEP_PROB)
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell] * NUM_LAYERS)
# 初始化state
self.initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
# 将单词ID转为单词向量。每个单词都是HIDDEN_SIZE维
embedding = tf.get_variable('embedding', [VOCAB_SIZE, HIDDEN_SIZE])
# 将原本batch_size*num_steps的输入层转化为batch_size*num_steps*HIDDEN_SIZE
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_data)
# 只在训练时使用dropout
if is_training:
inputs = tf.nn.dropout(inputs, KEEP_PROB)
# 定义输出列表
outputs = []
state = self.initial_state
with tf.variable_scope('RNN'):
for time_step in range(num_steps):
if time_step > 0:
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
cell_output, state = cell(inputs[:, time_step, :],
state) # 将当前时刻的数据和状态传入LSTM
outputs.append(cell_output) # 将当前输出加入输出列表
# 将输出列表展开成[batch,hidden_size*num_steps]
# 再reshape成[batch*num_steps,hidden_size]
output = tf.reshape(tf.concat(outputs, 1), [-1, HIDDEN_SIZE])
# 将输出传入全连接层，每个时刻的输出都是长度为VOCAB_SIZE的数组
weight = tf.get_variable('weight', [HIDDEN_SIZE, VOCAB_SIZE])
bias = tf.get_variable('bias', [VOCAB_SIZE])
logits = tf.matmul(output, weight) + bias
# 定义交叉熵损失函数，sequence_loss_by_example计算一个序列的交叉熵的和
loss = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example(
[logits], # 预测结果
[tf.reshape(self.targets, [-1])
], # 预期结果。将[batch_size,num_steps]压缩成一维
[tf.ones([batch_size * num_steps], dtype=tf.float32)
] # 损失的权重。这里所有的权重都为1，表示不同batch和不同时刻的重要程度都一样
)
# 计算得到每个batch的平均损失
self.cost = tf.reduce_sum(loss) / batch_size
self.final_state = state
# 只在训练时反向传播
if not is_training:
return
trainable_variables = tf.trainable_variables()
grads, _ = tf.clip_by_global_norm(
tf.gradients(self.cost, trainable_variables),
MAX_GRAD_NORM) # 控制梯度大小。避免梯度膨胀
# 定义优化方法
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE)
# 定义训练步骤
self.train_op = optimizer.apply_gradients(
zip(grads, trainable_variables))
# 使用给定的model在data上运行train_op并返回在全部数据上的perplexity
def run_epoch(session, model, data_queue, train_op, output_log, epoch_size):
# 计算perplexity的辅助变量
total_costs = 0.0
iters = 0
state = session.run(model.initial_state)
# 使用当前数据训练或测试模型
for step in range(epoch_size):
# 生成输入和答案
feed_dict = {}
x, y = session.run(data_queue)
feed_dict[model.input_data] = x
feed_dict[model.targets] = y
# 将状态转为字典
for i, (c, h) in enumerate(model.initial_state):
feed_dict[c] = state[i].c
feed_dict[h] = state[i].h
# 获取损失值和下一个状态
cost, state, _ = session.run(
[model.cost, model.final_state, train_op], feed_dict=feed_dict
) # 在当前batch上运行train_op并计算损失值。交叉熵损失函数计算的是下一个单词为给定单词的概率
total_costs += cost
iters += model.num_steps
# 训练时输出日志
if output_log and step % 100 == 0:
print('After %d steps,perplexity is %.3f' %
(step, np.exp(total_costs / iters)))
return np.exp(total_costs / iters)
def main(_):
# 原始数据
train_data, valid_data, test_data, _ = reader.ptb_raw_data(DATA_PATH)
# 计算一个epoch需要训练的次数
train_data_len = len(train_data) # 数据集的大小
train_batch_len = train_data_len // TRAIN_BATCH_SIZE # batch的个数
train_epoch_size = (train_batch_len - 1) // TRAIN_NUM_STEP # 该epoch的训练次数
valid_data_len = len(valid_data)
valid_batch_len = valid_data_len // EVAL_BATCH_SIZE
valid_epoch_size = (valid_batch_len - 1) // EVAL_NUM_STEP
test_data_len = len(test_data)
test_batch_len = test_data_len // EVAL_BATCH_SIZE
test_epoch_size = (test_batch_len - 1) // EVAL_NUM_STEP
# 生成数据队列，必须放在开启多线程之前
train_queue = reader.ptb_producer(train_data, train_model.batch_size,
train_model.num_steps)
valid_queue = reader.ptb_producer(valid_data, eval_model.batch_size,
eval_model.num_steps)
test_queue = reader.ptb_producer(test_data, eval_model.batch_size,
eval_model.num_steps)
# 定义初始化函数
initializer = tf.random_uniform_initializer(-0.05, 0.05)
# 定义训练用的模型
with tf.variable_scope(
'language_model', reuse=None, initializer=initializer):
train_model = PTBModel(True, TRAIN_BATCH_SIZE, TRAIN_NUM_STEP)
# 定义评估用的模型
with tf.variable_scope(
'language_model', reuse=True, initializer=initializer):
eval_model = PTBModel(False, EVAL_BATCH_SIZE, EVAL_NUM_STEP)
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
# 开启多线程从而支持ptb_producer()使用tf.train.range_input_producer()
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
# 使用训练数据训练模型
for i in range(NUM_EPOCH):
print('In iteration: %d' % (i + 1))
run_epoch(sess, train_model, train_queue, train_model.train_op,
True, train_epoch_size) # 训练模型
valid_perplexity = run_epoch(sess, eval_model, valid_queue,
tf.no_op(), False,
valid_epoch_size) # 使用验证数据评估模型
print('Epoch: %d Validation Perplexity: %.3f' % (i + 1,
valid_perplexity))
# 使用测试数据测试模型
test_perplexity = run_epoch(sess, eval_model, test_queue,
tf.no_op(), False, test_epoch_size)
print('Test Perplexity: %.3f' % test_perplexity)
# 停止所有线程
coord.request_stop()
coord.join(threads)
if __name__ == '__main__':
tf.app.run()
在Github上有更新的代码。
双向循环网络Bi-RNN的结构与原理
#coding:utf-8
#代码主要是使用Bidirectional LSTM Classifier对MNIST数据集上进行测试
#导入常用的数据库，并下载对应的数据集
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot = True)
#设置对应的训练参数
learning_rate = 0.01
max_samples = 400000
batch_size = 128
display_step = 10
n_input = 28
n_steps = 28
n_hidden = 256
n_classes = 10
#创建输入x和学习目标y的placeholder，这里我们的样本被理解为一个时间序列，第一个维度是时间点n_step，第二个维度是每个时间点的数据n_inpt。同时，在最后创建Softmax层的权重和偏差
x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input])
y = tf.placeholder("float", [None, n_classes])
weights = tf.Variable(tf.random_normal([2 * n_hidden, n_classes]))
biases = tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
#定义Bidirectional LSTM网络的生成函数
def BiRNN(x, weights, biases):
x = tf.transpose(x, [1, 0, 2])
x = tf.reshape(x, [-1, n_input])
x = tf.split(x, n_steps)
lstm_fw_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias = 1.0)
lstm_bw_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias = 1.0)
outputs, _, _ = tf.contrib.rnn.static_bidirectional_rnn(lstm_fw_cell,
lstm_bw_cell, x,
dtype = tf.float32)
return tf.matmul(outputs[-1], weights) + biases
#使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits进行softmax处理并计算损失
pred = BiRNN(x, weights, biases)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = pred, labels = y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(cost)
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
init = tf.global_variables_initializer()
#开始执行训练和测试操作
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
step = 1
while step * batch_size < max_samples:
batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
batch_x = batch_x.reshape((batch_size, n_steps, n_input))
sess.run(optimizer, feed_dict = {x: batch_x, y: batch_y})
if step % display_step == 0:
acc = sess.run(accuracy, feed_dict = {x: batch_x, y: batch_y})
loss = sess.run(cost, feed_dict = {x: batch_x, y: batch_y})
print("Iter" + str(step * batch_size) + ", Minibatch Loss = " +
"{:.6f}".format(loss) + ", Training Accuracy = " +
"{:.5f}".format(acc))
step += 1
print("Optimization Finished!")
test_len = 10000
test_data = mnist.test.assets[:test_len].reshape((-1, n_steps, n_input))
test_label = mnist.test.labels[:test_len]
print("Testing Accuracy:", sess.run(accuracy, feed_dict = {x: test_data, y: test_label}))
案例
RNN与CNN的结合
在图像处理中，目前做的最好的是CNN，而自然语言处理中，表现比较好的是RNN，因此，我们能否把他们结合起来，一起用呢？那就是看图说话了，这个原理也比较简单，举个小栗子：假设我们有CNN的模型训练了一个网络结构，比如是这个
最后我们不是要分类嘛，那在分类前，是不是已经拿到了图像的特征呀，那我们能不能把图像的特征拿出来，放到RNN的输入里，让他学习呢？
之前的RNN是这样的：
[S_t=tanh(U∗X_t+W∗S_{t−1})
]
]
我们把图像的特征加在里面，可以得到：
[S_t=tanh(U∗X_t+W∗S_{t−1}+V∗X)
]
]
其中的X就是图像的特征。如果用的是上面的CNN网络，X应该是一个4096X1的向量。
注：这个公式只在第一步做，后面每次更新就没有V了，因为给RNN数据只在第一次迭代的时候给。
参考(如不允许转载请及时联系我邮箱charleechan@163.com)
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