多单元 RNN（Multi-Unit RNN）是一种循环神经网络（RNN）的扩展，它在原有的 RNN 基础上增加了一个单元（Unit）的概念。这个单元可以是一个单独的神经网络层，也可以是一个完整的子网络。在多单元 RNN 中，每个单元都可以独立地学习输入序列的不同特征，从而提高模型的表达能力。多单元 RNN 通常用于处理序列数据，例如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域。
使用多单元 RNN 进行预测的基本步骤如下：
- 数据收集：首先，需要收集要预测的时间序列数据。这些数据可以是股票价格、气象数据、工业生产指标等。
- 数据预处理：对收集到的时间序列数据进行预处理，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。
- 特征工程：从时间序列数据中提取有用的特征，例如滑动窗口、自相关性、平稳性等。特征工程可以帮助模型更好地捕捉时间序列数据中的有用信息，提高预测准确性。
- 数据划分：将时间序列数据划分为训练集、验证集和测试集，用于训练和评估模型。数据划分可以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。
- 模型构建：根据任务需求选择合适的多单元 RNN 模型，例如 LSTM（长短时记忆网络）或 GRU（门控循环单元）等。然后，构建模型并设置超参数。
- 模型训练：使用训练集对多单元 RNN 模型进行训练，通过优化损失函数来学习模型参数。
- 模型评估：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。评估指标可以是均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
- 模型优化：根据评估结果，可以对模型进行优化，例如调整超参数、增加训练数据、改进模型结构等。
- 模型应用：将训练好的模型应用于实际问题，进行时间序列预测。根据预测结果，可以制定相应的决策和策略。
总之，多单元 RNN 是一种具有较高表达能力的循环神经网络，它可以有效地处理序列数据，并进行时间序列预测。通过收集数据、预处理、特征工程、数据划分、模型构建、训练、评估和优化等步骤，可以利用多单元 RNN 解决实际问题。
Ch 11: Concept 01
Multi RNN
All we need is TensorFlow:
import tensorflow as tf
First, define the constants.
Let's say we're dealing with 1-dimensional vectors, and a maximum sequence size of 3.
input_dim = 1
seq_size = 3
Next up, define the placeholder(s).
We only need one for this simple example: the input placeholder.
input_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, seq_size, input_dim])
Now let's make a helper function to create LSTM cells
def make_cell(state_dim):
return tf.contrib.rnn.LSTMCell(state_dim)
Call the function and extract the cell outputs.
with tf.variable_scope("first_cell") as scope:
cell = make_cell(state_dim=10)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, input_placeholder, dtype=tf.float32)
You know what? We can just keep stacking cells on top of each other. In a new variable scope, you can pipe the output of the previous cell to the input of the new cell. Check it out:
with tf.variable_scope("second_cell") as scope:
cell2 = make_cell(state_dim=10)
outputs2, states2 = tf.nn.dynamic_rnn(cell2, outputs, dtype=tf.float32)
What if we wanted 5 layers of RNNs?
There's a useful shortcut that the TensorFlow library supplies, called MultiRNNCell. Here's a helper function to use it:
def make_multi_cell(state_dim, num_layers):
cells = [make_cell(state_dim) for _ in range(num_layers)]
return tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells)
Here's the helper function in action:
multi_cell = make_multi_cell(state_dim=10, num_layers=5)
outputs5, states5 = tf.nn.dynamic_rnn(multi_cell, input_placeholder, dtype=tf.float32)
Before starting a session, let's prepare some simple input to the network.
input_seq = [[1], [2], [3]]
Start the session, and initialize variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(init_op)
We can run the outputs to verify that the code is sound.
outputs_val, outputs2_val, outputs5_val = sess.run([outputs, outputs2, outputs5],
feed_dict={input_placeholder: [input_seq]})
print(outputs_val)
print(outputs2_val)
print(outputs5_val)
[[[ 0.00141981 0.0722062 -0.08216076 0.03216607 0.02329798 0.06957388
-0.04552787 -0.05649291 0.05059107 0.01796713]
[-0.00228921 0.16875982 -0.21222715 0.0772687 0.05970224 0.16551635
-0.10631067 -0.13780777 0.12389956 0.05248111]
[-0.01359726 0.24421771 -0.33965409 0.11412902 0.0964628 0.25151449
-0.16440172 -0.22563797 0.18972857 0.09557904]]]
[[[-0.00224876 0.01402885 0.00929528 -0.00392457 0.00333697 -0.00213898
-0.0046619 -0.01061259 0.00368386 0.00040365]
[-0.00939647 0.04281064 0.02773804 -0.01503811 0.01025065 -0.00612708
-0.01655139 -0.03407493 0.01263932 0.00136939]
[-0.02229579 0.07774397 0.0480789 -0.03287651 0.017735 -0.01063949
-0.03610384 -0.06736942 0.02458673 0.00139557]]]
[[[ 1.42336748e-05 -1.58296571e-05 -1.62987853e-05 1.59381907e-05
1.33105495e-05 -1.38451333e-05 -2.20941274e-05 2.54621627e-05
2.26147549e-05 -3.30040712e-05]
[ 8.32868463e-05 -8.99614606e-05 -1.02287340e-04 8.68237403e-05
8.19651614e-05 -7.38111194e-05 -1.29947555e-04 1.52955734e-04
1.36927833e-04 -1.89826897e-04]
[ 2.79068598e-04 -2.77705112e-04 -3.54834105e-04 2.59170338e-04
2.73422222e-04 -2.13255596e-04 -4.27101302e-04 5.09521109e-04
4.57556103e-04 -6.11643540e-04]]]
