RNN流程详解RNN及其代码流程

RNN及其代码流程

本文重点关注RNN的 整个流程，而不是BP的推导过程

什么是RNN

• Recurrent Neural Network

• 循环神经网络

为什么需要RNN？

普通的神经网络都只能单独地处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的

**比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列； **当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。

举个例子：以简单的词性标注为例

• 输入为 “我 吃 苹果”
• 输出为 “我/n 吃/v 苹果/n”
• 显然“吃”后面的“苹果”是名词的概率大于动词
• 结论：一个位置的信息会受到其前面信息的影响
• RNN就是一个可以保存前面时间步信息的神经网络

RNN(循环神经网络)基本框架

下图中值得注意的是，左边的自循环模型才是真正的RNN结构。右边的模型只是我们将RNN的结构按时间步展开，便于理解

• 上一层的信息通过隐藏层保留，他将向下一个时间步传递
• 看上图右半部分
  • $x_t$ 是第 $t$ 个时间步的输入 ， $s_t$ 是第 $t$ 个时间步保留的隐藏信息，也就是保留的前面的时间步的信息，这个信息将向第 $t+1$ 个时间步传递下去。
  • $O_t$ 是第 $t$ 个时间步的输出
  • $W,U,V$ 都是权重矩阵
  • $O_t=g\left(V\cdot S_t\right)$
  • $S_t=f\left(U\cdot X_t+W\cdot S_{t-1}\right)$
• 现在回到左图
  • 时间步其实就是模型工作的第一次，第二次，第$t$次。
  • 每次模型工作都会有一个输入 $x$ ， 和前面工作时留下来的信息，也就是隐藏层 $s$ ， 然后模型通过式子$S=f\left(U\cdot X+W\cdot S\right)$更新隐藏层信息，也就是在过去的信息中添加本次输入的信息，再向下一层传递
  • 当前层的隐藏层信息综合了前面的信息，和本次输入的信息，因此可以决定输出。我们用$O=g\left(V\cdot S\right)$得到当前模型的输出

测试模型效果（利用模型生成句子的采样函数）

• sample函数

  def sample(h, seed_ix, n): # 创建一段索引序列
    # h是隐藏层状态，也就是前面的时间步留下的信息
    #vocab_size是不重复的字母的数量,这里我们将字母向量化。每个字母在 x 中对应一个位置，该位置为1，则代表该字母出现。为0，则不出现
    x = np.zeros((vocab_size, 1))
    x[seed_ix] = 1 # seed_ix是一个数
    print("seed_ix:%s" % seed_ix)
    ixes = []
    for t in range(n): # 一共取出 n 个 index
      h = np.tanh(np.dot(Wxh, x) + np.dot(Whh, h) + bh)
      y = np.dot(Why, h) + by
      p = np.exp(y) / np.sum(np.exp(y))
      ix = np.random.choice(range(vocab_size), p=p.ravel())
      x = np.zeros((vocab_size, 1))
      x[ix] = 1
      ixes.append(ix)
    return ixes
  

  • 功能：输入一个字母的索引，利用当前RNN模型，根据该字母创建整个句子，然后返回句子中出现的字母对应的索引列表

  • 输入

    • h是隐藏层状态，也就是前面的时间步留下的信息
    • seed_ix是一个索引，也就是我们要输入的字母对应的索引
    • n：句子长度（要生成的字母索引的个数）

  • 解析1

      x = np.zeros((vocab_size, 1))
      x[seed_ix] = 1 # 得到出入索引对应字母的编码向量
      print("seed_ix:%s" % seed_ix)
      ixes = []
    

    • vocab_size是不重复的字母的数量,这里我们将字母向量化。每个字母在 x 中对应一个位置，该位置为1，则代表该字母出现。为0，则不出现
    • 就是 one-hot 编码

  • 解析2

     for t in range(n): # 一共取出 n 个 index
        h = np.tanh(np.dot(Wxh, x) + np.dot(Whh, h) + bh)
        y = np.dot(Why, h) + by
        p = np.exp(y) / np.sum(np.exp(y))
        ix = np.random.choice(range(vocab_size), p=p.ravel())
        x = np.zeros((vocab_size, 1))
        x[ix] = 1
        ixes.append(ix) #放入 ixes 列表中
    

    • h是隐藏层状态

    • 注意：每个 t 对应的 h 不同，这里的 h 在更新

    • y：得分向量，每个分数都是该分数的索引对应的字母的得分

    • p：利用 softmax ， 将得分转化成概率

    • ix：按 p 中的概率取出一个索引

    • 重置编码向量 x ，以供下一个时间步利用

    • 就是实现了以下过程

      

lossFun（损失函数）

• lossFun

  • 详细介绍流程，不详细介绍 BP 过程中的梯度计算

  def lossFun(inputs, targets, hprev):
    """
    inputs,targets are both list of integers.
    hprev is Hx1 array of initial hidden state
    returns the loss, gradients on model parameters, and last hidden state
    """
    xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {}
    hs[-1] = np.copy(hprev)
    loss = 0
    # forward pass
    for t in range(len(inputs)): # inputs里都是数组<int>类型
      # 将元素编码为向量
      xs[t] = np.zeros((vocab_size,1)) # 初始化为 0 向量
      # print("input: %s" % inputs[t])
      # print("type: %s" % type(inputs[t]))
      xs[t][inputs[t]] = 1
      hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs[t]) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh) # hidden state
      ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by # unnormalized log probabilities for next chars
      ps[t] = np.exp(ys[t]) / np.sum(np.exp(ys[t])) # probabilities for next chars
      loss += -np.log(ps[t][targets[t],0]) # softmax (cross-entropy loss)
         
      
    # BP过程，计算梯度
    dWxh, dWhh, dWhy = np.zeros_like(Wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why)
    dbh, dby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by)
    dhnext = np.zeros_like(hs[0])
    for t in reversed(range(len(inputs))):
      dy = np.copy(ps[t])
      dy[targets[t]] -= 1 # backprop into y. see http://cs231n.github.io/neural-networks-case-study/#grad if confused here
      dWhy += np.dot(dy, hs[t].T)
      dby += dy
      dh = np.dot(Why.T, dy) + dhnext # backprop into h
      dhraw = (1 - hs[t] * hs[t]) * dh # backprop through tanh nonlinearity
      dbh += dhraw
      dWxh += np.dot(dhraw, xs[t].T)
      dWhh += np.dot(dhraw, hs[t-1].T)
      dhnext = np.dot(Whh.T, dhraw)
    for dparam in [dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby]:
      np.clip(dparam, -5, 5, out=dparam) # clip to mitigate exploding gradients
    return loss, dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby, hs[len(inputs)-1]
  

  • 输入一串字符来训练模型，返回 loss 和 各种参数的梯度

  • 输入：

    • inputs：模型训练数据的输入，也就是上图所示的 [a , b , c , d]
    • targets：模型对 inputs 应该产生的正确结果，也就是上图所示的 [a’ , b’ , c’ , d’]
    • hprev：H-by-1的向量。代表当前时间步的各个神经元的隐藏层的初始状态

  • 解析1

      xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {}
      hs[-1] = np.copy(hprev)
      loss = 0
    

    • 对输入的每个字符来说，其训练的都是不同时间步的模型。eg：
      • inputs = [a , b , c , d]
      • a 训练的是 t = 1 时的模型
      • b 训练的是 t = 2 时的模型
      • c 训练的是 t = 3 时的模型
      • d 训练的是 t = 4 时的模型
    • 这段代码只是初始化

  • 解析2

    for t in range(len(inputs)): #inputs里都是数组<int>类型
        # 将元素编码为向量
        xs[t] = np.zeros((vocab_size,1)) # 初始化为 0 向量
        xs[t][inputs[t]] = 1
        hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs[t]) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh) # hidden state
        ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by # unnormalized log probabilities for next chars
        ps[t] = np.exp(ys[t]) / np.sum(np.exp(ys[t])) # probabilities for next chars
        loss += -np.log(ps[t][targets[t],0]) # 正确结果的得分,得分越大,loss越小
    

    • 注意：利用在遍历 inputs 的时候，同时利用索引作为时间步。hs[t-1] 是一直在变的，存储的是前面的时间步的信息
    • 遍历每一个输入的字符
    • 对一个字符建立 one-hot 编码
    • 计算当前时间步的隐藏状态
    • 注意：每一个时间步的参数矩阵都是一样的，本质上是对一个模型的训练，只是输入字符和隐藏状态不同
    • 计算不同每个时间步的输出（分数向量），也就是不同字符对应的输出
    • 利用 softmax 将 分数向量转为概率向量
    • 计算每个字符产生的 loss

• main函数

  • 在一次训练的过程中，不同时间步的模型的参数矩阵是相同的，因为本质上是对一个模型进行时间上有先后的训练
  • 每次利用一个 seq_length 长的数据训练模型
  • 详细过程都在注释中标出

  n, p = 0, 0
  mWxh, mWhh, mWhy = np.zeros_like(Wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why)
  mbh, mby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by) # memory variables for Adagrad
  smooth_loss = -np.log(1.0/vocab_size)*seq_length # loss at iteration 0
  
  while True:
    if p + seq_length + 1 >= len(data) or n == 0: # 刚开始或者结束时都初始化一次
      hprev = np.zeros((hidden_size,1)) # 重置隐藏层状态
      p = 0 # 指向输入数据的第一个
  
    # targets 是 inputs 往后推一个词
    inputs = [char_to_ix[ch] for ch in data[p:p+seq_length]] # 一个存储 index 的 list
    targets = [char_to_ix[ch] for ch in data[p+1:p+seq_length+1]] # 一个存储 index 的 list
  
    # 这个采样只是为了试试模型的效果, 100 次一采样
    if n % 100 == 0:
      sample_ix = sample(hprev, inputs[0], 200) # 采样,得到采样的词的 index 序列
      txt = ''.join(ix_to_char[ix] for ix in sample_ix) # 通过得到的 index 序列 , 输出这些词
      print ('----n %s n----' % (txt, ))
  
    # 利用 seq_length 长的数据，对模型进行一次 loss 和 梯度的计算
    loss, dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby, hprev = lossFun(inputs, targets, hprev) # 得到 Loss 和 梯度
    smooth_loss = smooth_loss * 0.999 + loss * 0.001
    if n % 100 == 0: print ('iter %d, loss: %f' % (n, smooth_loss)) # 100 次一输出
    
    # 参数更新
    for param, dparam, mem in zip([Wxh, Whh, Why, bh, by], 
                                  [dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby], 
                                  [mWxh, mWhh, mWhy, mbh, mby]):
      mem += dparam * dparam # dparam 对应位置点乘 mem是前面梯度的平方和
      
      #越到后面学习率越小
      param += -learning_rate * dparam / np.sqrt(mem + 1e-8) # adagrad update
  
    p += seq_length # p指向下一个 seq_length的开始
    n += 1 # iteration counter 
  

最后

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