循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称 RNN）是机器学习中的一种神经网络结构，主要应用于处理序列数据和具有时序性的数据。与传统的前向神经网络不同，RNN 具有循环结构，可以捕捉时间序列数据中的依赖关系，从而更好地处理时序数据。
RNN 的基本思想是在神经网络中引入一个循环结构，使得网络可以接收到之前的输入信息。这种循环结构允许网络在处理当前输入时，考虑之前的输入信息，从而能够捕捉时间序列数据中的依赖关系。RNN 通常用于自然语言处理、语音识别和金融预测等领域。
要使用循环神经网络，需要先确定网络的结构和参数。以下是 RNN 的基本结构：
- 输入层：接收输入数据，如图像、音频信号等。
- 嵌入层：将输入数据转换为适合神经网络处理的数值表示，通常使用词向量或音频信号的数值表示。
- 循环层：包含一个或多个循环神经网络单元，用于处理序列数据。每个循环单元可以接收之前的输入信息，从而能够捕捉时间序列数据中的依赖关系。
- 输出层：根据任务类型，输出预测结果，如分类标签、数值预测等。
在使用 RNN 时，需要进行以下步骤： - 数据预处理：对输入数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据归一化等。预处理的目的是提高模型的泛化能力。
- 划分数据集：将数据分为训练集、验证集和测试集，用于训练和评估模型。
- 训练模型：使用训练集对 RNN 模型进行训练，通过优化损失函数来学习模型参数。
- 评估模型：使用验证集对模型进行评估，根据评估结果调整模型参数，以提高模型性能。
- 应用模型：将训练好的模型应用于实际问题，例如文本分类、语音识别等。
总之，循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据和具有时序性的数据的神经网络结构。通过引入循环结构，RNN 能够捕捉时间序列数据中的依赖关系，从而更好地处理时序数据。在使用 RNN 时，需要进行数据预处理、划分数据集、训练模型、评估模型和应用模型等步骤。
Recurrent Neural Network
Import the relevant libraries:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
Define the RNN model:
class SeriesPredictor:
def __init__(self, input_dim, seq_size, hidden_dim=10):
# Hyperparameters
self.input_dim = input_dim
self.seq_size = seq_size
self.hidden_dim = hidden_dim
# Weight variables and input placeholders
self.W_out = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, 1]), name='W_out')
self.b_out = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='b_out')
self.x = tf.placeholder(tf.float32, [None, seq_size, input_dim])
self.y = tf.placeholder(tf.float32, [None, seq_size])
# Cost optimizer
self.cost = tf.reduce_mean(tf.square(self.model() - self.y))
self.train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(self.cost)
# Auxiliary ops
self.saver = tf.train.Saver()
def model(self):
"""
:param x: inputs of size [T, batch_size, input_size]
:param W: matrix of fully-connected output layer weights
:param b: vector of fully-connected output layer biases
"""
cell = rnn.BasicLSTMCell(self.hidden_dim, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, dtype=tf.float32)
num_examples = tf.shape(self.x)[0]
W_repeated = tf.tile(tf.expand_dims(self.W_out, 0), [num_examples, 1, 1])
out = tf.matmul(outputs, W_repeated) + self.b_out
out = tf.squeeze(out)
return out
def train(self, train_x, train_y):
with tf.Session() as sess:
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
_, mse = sess.run([self.train_op, self.cost], feed_dict={self.x: train_x, self.y: train_y})
if i % 100 == 0:
print(i, mse)
save_path = self.saver.save(sess, 'model.ckpt')
print('Model saved to {}'.format(save_path))
def test(self, test_x):
with tf.Session() as sess:
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
self.saver.restore(sess, './model.ckpt')
output = sess.run(self.model(), feed_dict={self.x: test_x})
return output
Now, we'll train a series predictor. Let's say we have a sequence of numbers [a, b, c, d] that we want to transform into [a, a+b, b+c, c+d]. We'll give the RNN a couple examples in the training data. Let's see how well it learns this intended transformation:
if __name__ == '__main__':
predictor = SeriesPredictor(input_dim=1, seq_size=4, hidden_dim=10)
train_x = [[[1], [2], [5], [6]],
[[5], [7], [7], [8]],
[[3], [4], [5], [7]]]
train_y = [[1, 3, 7, 11],
[5, 12, 14, 15],
[3, 7, 9, 12]]
predictor.train(train_x, train_y)
test_x = [[[1], [2], [3], [4]], # 1, 3, 5, 7
[[4], [5], [6], [7]]] # 4, 9, 11, 13
actual_y = [[[1], [3], [5], [7]],
[[4], [9], [11], [13]]]
pred_y = predictor.test(test_x)
print("\nLets run some tests!\n")
for i, x in enumerate(test_x):
print("When the input is {}".format(x))
print("The ground truth output should be {}".format(actual_y[i]))
print("And the model thinks it is {}\n".format(pred_y[i]))
0 103.46295
100 63.418705
200 23.072838
300 11.47684
400 7.195353
500 4.4564924
600 2.8910196
700 1.948163
800 1.3193887
900 0.88628125
Model saved to model.ckpt
INFO:tensorflow:Restoring parameters from ./model.ckpt
Lets run some tests!
When the input is [[1], [2], [3], [4]]
The ground truth output should be [[1], [3], [5], [7]]
And the model thinks it is [0.86705637 2.7930977 5.307706 7.302184 ]
When the input is [[4], [5], [6], [7]]
The ground truth output should be [[4], [9], [11], [13]]
And the model thinks it is [ 4.0726233 9.083956 11.937489 12.943668 ]
