循环神经网络系列

什么是RNNsRNNs能做什么？训练RNNsRNN扩展双向RNN 长短期记忆（LSTM）门控循环单元（GRU） Text-RNNRCNN任务总览参考链接

什么是RNNs

  RNN背后的想法是利用顺序信息。 在传统的神经网络中，我们假设所有输入（和输出）彼此独立。 但对于许多非常糟糕的任务而言。 如果你想预测句子中的下一个单词，你最好知道它前面有哪些单词。 RNN被称为循环，因为它们对序列的每个元素执行相同的任务，输出取决于先前的计算。 考虑RNN的另一种方式是它们具有“记忆”，其捕获到目前为止已经计算的信息。 理论上，RNN可以利用任意长序列中的信息，但在实践中，它们仅限于回顾几个步骤（稍后将详细介绍）。 这是典型的RNN的样子：

   上图显示了RNN正在展开（或展开）到完整网络中。 通过展开我们只是意味着我们为整个序列写出网络。 例如，如果我们关心的序列是5个单词的句子，则网络将展开为5层神经网络，每个单词一层。 管理RNN中发生的计算的公式如下：

$x_t$是时间步$t$的输入。例如，$x_1$可以对应于句子的第二单词的one-hot向量。$s_t$是时间步$t$的隐藏状态。 这是网络的“记忆”。 $s_t$基于先前隐藏状态和当前步骤的输入计算：$s_t$ =$f(U{x}_t+W{s}_{t-1})$。 函数$f$通常是非线性，例如$tanh$或$ReLU$。 计算第一个隐藏状态所需的 $s_{-1}$ 通常初始化为全零。$o_t$是步骤$t$的输出。 例如，如果我们想要预测句子中的下一个单词，那么它就是我们词汇表中概率的向量。 $o_t$ = $\mathrm{s}\mathrm{o}\mathrm{f}\mathrm{t}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}(V{s}_t)$。

RNNs能做什么？

  RNN在许多NLP任务中取得了巨大成功。 在这一点上，我应该提到最常用的RNN类型是LSTM，它在捕获长期依赖性方面要比vanilla RNN好得多。 但不要担心，LSTM与我们将在本教程中开发的RNN基本相同，它们只是采用不同的方式来计算隐藏状态。 我们将在稍后的文章中更详细地介绍LSTM。

训练RNNs

  训练RNN与训练传统神经网络类似。 我们也使用反向传播算法，但有点扭曲。 由于参数由网络中的所有时间步骤共享，因此每个输出的梯度不仅取决于当前时间步长的计算，还取决于先前的时间步长。 例如，为了计算$t=4$时的梯度，我们需要反向传播3个步骤并总结梯度。 这称为反向传播时间（BPTT）。 现在，请注意这样一个事实，即由于所谓的消失/爆炸梯度问题，使用BPTT训练的RNN难以学习长期依赖性（例如相距很远的步骤之间的依赖性）。 存在一些处理这些问题的机制，并且某些类型的RNN（如LSTM）是专门为解决这些问题而设计的。

RNN扩展

  多年来，研究人员开发了更复杂类型的RNN来处理RNN模型的一些缺点。

双向RNN

  双向RNN基于以下思想：时间@$t$处的输出可能不仅取决于序列中的先前元素，还取决于未来元素。 例如，要预测序列中缺少的单词，您需要查看左侧和右侧上下文。 双向RNN非常简单。 它们只是两个堆叠在一起的RNN。 然后基于两个RNN的隐藏状态计算输出。   深度（双向）RNN类似于双向RNN，只是我们现在每个时间步长有多个层。 在实践中，这为我们提供了更高的学习能力（但我们还需要大量的训练数据）。

长短期记忆（LSTM）

  长短期内存网络 - 通常只称为“LSTM” - 是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖性。 它们由Hochreiter＆Schmidhuber（1997）介绍，并在以下工作中被许多人提炼和推广。他们在各种各样的问题上工作得非常好，现在被广泛使用。

  LSTM明确旨在避免长期依赖性问题。 长时间记住信息实际上是他们的默认行为，而不是他们难以学习的东西！

  所有递归神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，例如单个tanh层。   LSTM也具有这种类似链的结构，但重复模块具有不同的结构。 有四个，而不是一个神经网络层，以一种非常特殊的方式进行交互。

门控循环单元（GRU）

  LSTM稍微有点戏剧性的变化是由Cho等人引入的门控循环单元（GRU）。（2014）。 它将遗忘和输入门组合成一个“更新门”。它还合并了单元状态和隐藏状态，并进行了一些其他更改。 由此产生的模型比标准LSTM模型简单，并且越来越受欢迎。

Text-RNN

# -*- coding: utf-8 -*- #TextRNN: 1. embeddding layer, 2.Bi-LSTM layer, 3.concat output, 4.FC layer, 5.softmax import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn import numpy as np class TextRNN: def __init__(self,num_classes, learning_rate, batch_size, decay_steps, decay_rate,sequence_length, vocab_size,embed_size,is_training,initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.1)): """init all hyperparameter here""" # set hyperparamter self.num_classes = num_classes self.batch_size = batch_size self.sequence_length=sequence_length self.vocab_size=vocab_size self.embed_size=embed_size self.hidden_size=embed_size self.is_training=is_training self.learning_rate=learning_rate self.initializer=initializer self.num_sampled=20 # add placeholder (X,label) self.input_x = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.sequence_length], name="input_x") # X self.input_y = tf.placeholder(tf.int32,[None], name="input_y") # y [None,num_classes] self.dropout_keep_prob=tf.placeholder(tf.float32,name="dropout_keep_prob") self.global_step = tf.Variable(0, trainable=False, name="Global_Step") self.epoch_step=tf.Variable(0,trainable=False,name="Epoch_Step") self.epoch_increment=tf.assign(self.epoch_step,tf.add(self.epoch_step,tf.constant(1))) self.decay_steps, self.decay_rate = decay_steps, decay_rate self.instantiate_weights() self.logits = self.inference() #[None, self.label_size]. main computation graph is here. if not is_training: return self.loss_val = self.loss() #-->self.loss_nce() self.train_op = self.train() self.predictions = tf.argmax(self.logits, axis=1, name="predictions") # shape:[None,] correct_prediction = tf.equal(tf.cast(self.predictions,tf.int32), self.input_y) #tf.argmax(self.logits, 1)-->[batch_size] self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32), name="Accuracy") # shape=() def instantiate_weights(self): """define all weights here""" with tf.name_scope("embedding"): # embedding matrix self.Embedding = tf.get_variable("Embedding",shape=[self.vocab_size, self.embed_size],initializer=self.initializer) #[vocab_size,embed_size] tf.random_uniform([self.vocab_size, self.embed_size],-1.0,1.0) self.W_projection = tf.get_variable("W_projection",shape=[self.hidden_size*2, self.num_classes],initializer=self.initializer) #[embed_size,label_size] self.b_projection = tf.get_variable("b_projection",shape=[self.num_classes]) #[label_size] def inference(self): """main computation graph here: 1. embeddding layer, 2.Bi-LSTM layer, 3.concat, 4.FC layer 5.softmax """ #1.get emebedding of words in the sentence self.embedded_words = tf.nn.embedding_lookup(self.Embedding,self.input_x) #shape:[None,sentence_length,embed_size] #2. Bi-lstm layer # define lstm cess:get lstm cell output lstm_fw_cell=rnn.BasicLSTMCell(self.hidden_size) #forward direction cell lstm_bw_cell=rnn.BasicLSTMCell(self.hidden_size) #backward direction cell if self.dropout_keep_prob is not None: lstm_fw_cell=rnn.DropoutWrapper(lstm_fw_cell,output_keep_prob=self.dropout_keep_prob) lstm_bw_cell=rnn.DropoutWrapper(lstm_bw_cell,output_keep_prob=self.dropout_keep_prob) # bidirectional_dynamic_rnn: input: [batch_size, max_time, input_size] # output: A tuple (outputs, output_states) # where:outputs: A tuple (output_fw, output_bw) containing the forward and the backward rnn output `Tensor`. outputs,_=tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(lstm_fw_cell,lstm_bw_cell,self.embedded_words,dtype=tf.float32) #[batch_size,sequence_length,hidden_size] #creates a dynamic bidirectional recurrent neural network print("outputs:===>",outputs) #outputs:(<tf.Tensor 'bidirectional_rnn/fw/fw/transpose:0' shape=(?, 5, 100) dtype=float32>, <tf.Tensor 'ReverseV2:0' shape=(?, 5, 100) dtype=float32>)) #3. concat output output_rnn=tf.concat(outputs,axis=2) #[batch_size,sequence_length,hidden_size*2] #self.output_rnn_last=tf.reduce_mean(output_rnn,axis=1) #[batch_size,hidden_size*2] self.output_rnn_last=output_rnn[:,-1,:] ##[batch_size,hidden_size*2] #TODO print("output_rnn_last:", self.output_rnn_last) # <tf.Tensor 'strided_slice:0' shape=(?, 200) dtype=float32> #4. logits(use linear layer) with tf.name_scope("output"): #inputs: A `Tensor` of shape `[batch_size, dim]`. The forward activations of the input network. logits = tf.matmul(self.output_rnn_last, self.W_projection) + self.b_projection # [batch_size,num_classes] return logits def loss(self,l2_lambda=0.0001): with tf.name_scope("loss"): #input: `logits` and `labels` must have the same shape `[batch_size, num_classes]` #output: A 1-D `Tensor` of length `batch_size` of the same type as `logits` with the softmax cross entropy loss. losses = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.input_y, logits=self.logits);#sigmoid_cross_entropy_with_logits.#losses=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.input_y,logits=self.logits) #print("1.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.losses:",losses) # shape=(?,) loss=tf.reduce_mean(losses)#print("2.loss.loss:", loss) #shape=() l2_losses = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(v) for v in tf.trainable_variables() if 'bias' not in v.name]) * l2_lambda loss=loss+l2_losses return loss def loss_nce(self,l2_lambda=0.0001): #0.0001-->0.001 """calculate loss using (NCE)cross entropy here""" # Compute the average NCE loss for the batch. # tf.nce_loss automatically draws a new sample of the negative labels each # time we evaluate the loss. if self.is_training: #training #labels=tf.reshape(self.input_y,[-1]) #[batch_size,1]------>[batch_size,] labels=tf.expand_dims(self.input_y,1) #[batch_size,]----->[batch_size,1] loss = tf.reduce_mean( #inputs: A `Tensor` of shape `[batch_size, dim]`. The forward activations of the input network. tf.nn.nce_loss(weights=tf.transpose(self.W_projection),#[hidden_size*2, num_classes]--->[num_classes,hidden_size*2]. nce_weights:A `Tensor` of shape `[num_classes, dim].O.K. biases=self.b_projection, #[label_size]. nce_biases:A `Tensor` of shape `[num_classes]`. labels=labels, #[batch_size,1]. train_labels, # A `Tensor` of type `int64` and shape `[batch_size,num_true]`. The target classes. inputs=self.output_rnn_last,# [batch_size,hidden_size*2] #A `Tensor` of shape `[batch_size, dim]`. The forward activations of the input network. num_sampled=self.num_sampled, #scalar. 100 num_classes=self.num_classes,partition_strategy="div")) #scalar. 1999 l2_losses = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(v) for v in tf.trainable_variables() if 'bias' not in v.name]) * l2_lambda loss = loss + l2_losses return loss def train(self): """based on the loss, use SGD to update parameter""" learning_rate = tf.train.exponential_decay(self.learning_rate, self.global_step, self.decay_steps,self.decay_rate, staircase=True) train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(self.loss_val, global_step=self.global_step,learning_rate=learning_rate, optimizer="Adam") return train_op #test started def test(): #below is a function test; if you use this for text classifiction, you need to tranform sentence to indices of vocabulary first. then feed data to the graph. num_classes=10 learning_rate=0.01 batch_size=8 decay_steps=1000 decay_rate=0.9 sequence_length=5 vocab_size=10000 embed_size=100 is_training=True dropout_keep_prob=1#0.5 textRNN=TextRNN(num_classes, learning_rate, batch_size, decay_steps, decay_rate,sequence_length,vocab_size,embed_size,is_training) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(100): input_x=np.zeros((batch_size,sequence_length)) #[None, self.sequence_length] input_y=input_y=np.array([1,0,1,1,1,2,1,1]) #np.zeros((batch_size),dtype=np.int32) #[None, self.sequence_length] loss,acc,predict,_=sess.run([textRNN.loss_val,textRNN.accuracy,textRNN.predictions,textRNN.train_op],feed_dict={textRNN.input_x:input_x,textRNN.input_y:input_y,textRNN.dropout_keep_prob:dropout_keep_prob}) print("loss:",loss,"acc:",acc,"label:",input_y,"prediction:",predict) test()

RCNN

# coding=utf-8 from keras import Input, Model from keras.layers import Embedding, Dense, Concatenate, Conv1D, Bidirectional, CuDNNLSTM, GlobalAveragePooling1D, GlobalMaxPooling1D class RCNNVariant(object): """Variant of RCNN. Base on structure of RCNN, we do some improvement: 1. Ignore the shift for left/right context. 2. Use Bidirectional LSTM/GRU to encode context. 3. Use Multi-CNN to represent the semantic vectors. 4. Use ReLU instead of Tanh. 5. Use both AveragePooling and MaxPooling. """ def __init__(self, maxlen, max_features, embedding_dims, class_num=1, last_activation='sigmoid'): self.maxlen = maxlen self.max_features = max_features self.embedding_dims = embedding_dims self.class_num = class_num self.last_activation = last_activation def get_model(self): input = Input((self.maxlen,)) embedding = Embedding(self.max_features, self.embedding_dims, input_length=self.maxlen)(input) x_context = Bidirectional(CuDNNLSTM(128, return_sequences=True))(embedding) x = Concatenate()([embedding, x_context]) convs = [] for kernel_size in range(1, 5): conv = Conv1D(128, kernel_size, activation='relu')(x) convs.append(conv) poolings = [GlobalAveragePooling1D()(conv) for conv in convs] + [GlobalMaxPooling1D()(conv) for conv in convs] x = Concatenate()(poolings) output = Dense(self.class_num, activation=self.last_activation)(x) model = Model(inputs=input, outputs=output) return model

任务总览

参考链接

Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNsUnderstanding LSTM Networks