RNN循环神经网络（recurrent neural network）

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https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html

1.1  RNN循环神经网络（recurrent neural network）

1.1.1          RNN简介

RNN循环神经网络会循环的加入上一时刻的状态作为输入，得出下一时刻的输出。解决的是具有时序关联性的问题，例如股票趋势预测，需要上一时刻的股票价格输入作为下一时刻的输出，又比如输入预测，当你输入I am studen时，神经网络会根据你前面的输入推断出下一时刻你会输入t。而卷积神经网络处理的输入之间没有关联关系，例如手写数字识别例子中，各个手写数字没有任何时间上的关联性。

1.1.2          循环神经网络结构

 

从一个简单的图弄清楚循环神经网络的结构和概念，如上图所示。

x输入层，s是隐藏层，o是输出层，u是输入层到隐藏层的参数，v是隐藏层到输出层的参数，循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵w就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。上图左边的圆圈表示的就是循环的概念。如果将循环神经网络按照时间序列展开，就是上图右侧所示，下一刻输出和前面的所有的输入和状态都建立起了关联性，这就是循环神经网络能处理时序性问题的原因。

用公式表示循环神经网络的结构如下：

 

式1是输出层的计算公式，输出层是一个全连接层，也就是它的每个节点都和隐藏层的每个节点相连。V是输出层的权重矩阵，g是激活函数。式2是隐藏层的计算公式，它是循环层。U是输入x的权重矩阵，W是上一次的值作为这一次的输入的权重矩阵，f是激活函数。循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵 W。

如果将公式（2）带入公式（1）中，并且不断的循环展开，会发现公式展开和图片中按照时间序列展开有异曲同工之妙。这也是为什么循环神经网络关联前面所有输入和状态的原因。

 

概念理解了，公式也明白了。循环神经网络不是像上图那样输入、隐藏、输出都是一个节点那样简单，而是一个网络。S是由多个节点组成的隐藏层。

 

参考文献：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30844905

https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458

1.1.3          tensorflow实现循环神经网络源码实例

将网上的一段英文先获取英文中所有的字符，然后将字符进行编码，然后再将将英文转码位数字，对数字进行抽样，随机抽取1000个连续的50个字符，送入循环神经网络RNN进行训练，让设计网络具有一定的语言记忆功能，然后再让循环神经网络去预测输出一段话。具体实现步骤如下：

（1）    从亚马逊的网站读取一个文本 ，里面是一段英文，获取英文的无重复字符集；将字符集进行排序、数字编码（0，n）；并且定义抽取连续长度的字符串接口；

（2）    定义循环神经网络模型，，初始化init函数中定义循环层，全连接层。call函数中定义层的组合连接。predict函数定义预测输出结果；

（3）    随机抽取连续的字符串输入神经网络进行训练，用梯度下降法优化模型参数；

（4）    将训练好的模型用于字符预测，随机抽取长度为40的字符，输入训练好的模型预测出下一个字符，然后再将抽取的字符后面39个，和预测的字符组合成新的40个字符输入模型进行预测，依次循环，输出预测的50个字符。

代码实例

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
class Daataloder:
    def __init__(self):
        #下载文件
        path=tf.keras.utils.get_file('nietzsche.txt',origin="https://s3.amazonaws.com/text-datasets/nietzsche.txt")
       #打开文件
        with open(path,encoding='utf-8') as f:
            #读取文件，并且将字符全部转换为小写,这是一段英文
            self.raw_text=f.read().lower()
            #去除换行符
            self.raw_text=self.raw_text.replace('\n','')
            self.raw_text_len=len(self.raw_text)
            #先转换为set去除重复的字符，然后在转为list进行升序排序
            self.chars=sorted(list(set(self.raw_text)))
            self.chars_len=len(self.chars)
            #遍历字符，获取字符到索引的字典映射
            self.chars_index=dict((c,i) for i,c in enumerate(self.chars))
            self.chars_index_len=len(self.chars_index)
            # 遍历字符，获取索引到字符的字典映射
            self.index_char=dict((i,c) for i,c in enumerate(self.chars))
            #将文本按照chars_index数据字典映射为数字
            self.text=[self.chars_index[c] for c in self.raw_text]
            self.textlen=len(self.text)

    def get_batch(self,seq_length,batch_size):
        seq=[]
        next_char=[]
        for i in range(batch_size):
            #随机产生一个索引
            index=np.random.randint(0,len(self.text)-seq_length)
            #在self.text中截取起始索引为index的，长度为seq_length的数组
            seq.append(self.text[index:index+seq_length])
            #将截取的数据的下一个字符作为正确的字符标签，要和训练的预测数据结果做对比
            next_char.append(self.text[index+seq_length])
            #seq大小是[batch_size,seq_length].next_char大小是[batch_size]
        return np.array(seq),np.array(next_char)
class RNN(tf.keras.Model):
    def __init__(self,num_chars,batch_size,seq_length):
        super().__init__()
        self.num_chars=num_chars#字符集中字符数量
        self.batch_size=batch_size#训练数据的数量
        self.seq_length=seq_length#一批训练数据的大小
        #定义一个循环层，长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络
        self.cell=tf.keras.layers.LSTMCell(units=256)
        #定义一个全连接层
        self.dence=tf.keras.layers.Dense(units=self.num_chars)

    def call(self,inputs,from_logits=False):
        # #one_hot是将一维数组转化为对应元素值对应的位置为1，其余都为0二维数组，例如[1,2,3,4],depth=5,转化为4行5列的矩阵
        # [[0. 1. 0. 0. 0.]
        #  [0. 0. 1. 0. 0.]
        #  [0. 0. 0. 1. 0.]
        #  [0. 0. 0. 0. 1.]]
        #print(inputs)#shape=(50, 40)
        inputs=tf.one_hot(inputs,depth=self.num_chars)
        #print(inputs)#shape=(50, 40, 56)
        #获取初始的状态
        state=self.cell.get_initial_state(batch_size=self.batch_size,dtype=tf.float32)
        #将长度为40的字符串（数字转码）一个个的传入循环层，得出最后的结果
        for t in range(self.seq_length):
            #print(inputs)#shape=(50, 40, 56)
            #print(inputs[:,t,:])# shape=(50, 56)
            output,state=self.cell(inputs[:,t,:],state)
            #print(output)# shape=(50, 56)
            #print("state:")
            #print(state)# shape=(50, 56)
        #用全连接层去处理output，输出预测字符
        logits=self.dence(output)## shape=(50, 56),50组数据，每组输出的字符对应字符集中的
        if from_logits:
            return logits#非训练时，返回数组，用概率分布去抽样，增加文本丰富性
        else:
            return tf.nn.softmax(logits)#训练的时候用概率最大的
    def predict(self,inputs,temprrature=1.):
        #用模型输出概率数组
        batch_size,_=tf.shape(inputs)
        #用模型输出概率数组
        logict=self(inputs,from_logits=True)
        #用temprrature控制概率分布图形状， 越大概率分布越平缓，各个值的概率越接近，生成的文本越丰富
        #softmax则是归一化，数组中所有值除以和，值范围0-1，值总和为1
        prob=tf.nn.softmax(logict/temprrature).numpy()
        #按照概率分布随机抽取一个字符作为预测的下一个字符，概率越大的抽中越大，概率小的也有可能被抽中，增加输出结果丰富性
        return np.array([np.random.choice(self.num_chars,p=prob[i,:]) for i in range(batch_size.numpy())])



#定义超参数
num_batch=1000#数据的训练次数
seq_length=40#一组数据的长度
batch_size=50#数据的组数
learning_rate=0.001#学习率
data_loader=Daataloder()#创建数据加载对象
#创建模型对象
model=RNN(num_chars=len(data_loader.chars),batch_size=batch_size,seq_length=seq_length)
#创建参数优化器
opimister=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)
#保存每次训练的误差用于画图
arryindex=np.arange(num_batch)
arryloss=np.zeros(num_batch)
for index in range(num_batch):
    #随机获取数据
    x,y=data_loader.get_batch(seq_length,batch_size)
    with tf.GradientTape() as tape:
        #通过模型预测数据
        y_pred = model(x)
        #和标签数据计算误差
        loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true=y, y_pred=y_pred)
        #计算梯度
        grads=tape.gradient(loss,model.variables)
        loss=tf.reduce_mean(loss)
        arryindex[index]=index
        arryloss[index]=loss
        print("batch %d :loss%f" % (index,loss))
        #更新参数
        opimister.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads,model.variables))
#画出训练误差随训练次数的图片图
plot.plot(arryindex,arryloss,c='r')
plot.show()
X_,_=data_loader.get_batch(seq_length,1)
for diversity in[0.2,0.5,1.0,1.2]:
    X=X_
    print(diversity)
    for s in range(seq_length):
        index=X_[0,s]
        print(data_loader.index_char[index], end='', flush=True)
    for t in range(50):
        #X为是从文章中随机获取的一个长度为40的一维数组
        y_pred=model.predict(X,diversity)
        print(data_loader.index_char[y_pred[0]],end='',flush=True)
        #一维数组，一个数据变成1*1的二维 张量
        y_pred=np.expand_dims(y_pred,axis=1)
        #取X中后面39个字符，加上预测出的字符，连接成新的40个字符，继续输入得出下一字符
        X=np.concatenate([X[:,1:],y_pred],axis=-1)#第一个冒号表示所有行，第二个1:表示从第一个起后面所有的字符
       # print(X)
    print("\n")

训练的误差曲线图

不同的参数temperature，相同的训练模型，相同的输入字符串，不同的输出的结果如下，前40个字符是随机抽取文本中一段连续的文本，后面的50个字符是用循环网络依次预测出的字符，参数temperature越小，概率分布曲线图越陡峭，概率最大的字符输出的概率也越大，输出的文本丰富性低。预测的文本没有啥含义，说明升级网络模型还是需要优化。

0.2

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0.5

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1.0

nish the anti-semitic bawlers out of thenvoun serti; gficej)ingatresmors po sy the komnmos

1.2

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