前言:前面介绍了LSTM,下面介绍LSTM的几种变种
双向RNN
Bidirectional RNN(双向RNN)假设当前t的输出不仅仅和之前的序列有关,并且 还与之后的序列有关,例如:预测一个语句中缺失的词语那么需要根据上下文进 行预测;Bidirectional RNN是一个相对简单的RNNs,由两个RNNs上下叠加在 一起组成。输出由这两个RNNs的隐藏层的状态决定。
如下图:
网络构建的代码如下:
# 开始网络构建
# 1. 输入的数据格式转换
# X格式:[batch_size, time_steps, input_size]
X = tf.reshape(_X, shape=[-1, timestep_size, input_size])
# 单层LSTM RNN
# 2. 定义Cell
lstm_cell_fw = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=hidden_size, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)
gru_cell_bw = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units=hidden_size, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)
# 3. 单层的RNN网络应用
init_state_fw = lstm_cell_fw.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
init_state_bw = gru_cell_bw.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
# 3. 动态构建双向的RNN网络
"""
bidirectional_dynamic_rnn(
cell_fw: 前向的rnn cell
, cell_bw:反向的rnn cell
, inputs:输入的序列
, sequence_length=None
, initial_state_fw=None:前向rnn_cell的初始状态
, initial_state_bw=None:反向rnn_cell的初始状态
, dtype=None
, parallel_iterations=None
, swap_memory=False, time_major=False, scope=None)
API返回值:(outputs, output_states) => outputs存储网络的输出信息,output_states存储网络的细胞状态信息
outputs: 是一个二元组, (output_fw, output_bw)构成,output_fw对应前向的rnn_cell的执行结果,结构为:[batch_size, time_steps, output_size];output_bw对应反向的rnn_cell的执行结果,结果和output_bw一样
output_states:是一个二元组,(output_state_fw, output_state_bw) 构成,output_state_fw和output_state_bw是dynamic_rnn API输出的状态值信息
"""
outputs, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(
cell_fw=lstm_cell_fw, cell_bw=gru_cell_bw, inputs=X,
initial_state_fw=init_state_fw, initial_state_bw=init_state_bw)
output_fw = outputs[0][:, -1, :]
output_bw = outputs[1][:, -1, :]
output = tf.concat([output_fw, output_bw], 1)
深度RNN
Deep Bidirectional RNN(深度双向RNN)类似Bidirectional RNN,区别在于每 个每一步的输入有多层网络,这样的话该网络便具有更加强大的表达能力和学习 能力,但是复杂性也提高了,同时需要训练更多的数据。
深度RNN网络构建的代码如下:
#多层
def lstm_call():
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=hidden_size,reuse=tf.get_variable_scope().reuse)
return tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(cell,output_keep_prob=keep_prob)
mlstm_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(cells=[lstm_call() for i in range(layer_num)])
inint_state = mlstm_cell.zero_state(batch_size,tf.float32)
output,state = tf.nn.dynamic_rnn(mlstm_cell,inputs=X,initial_state=inint_state)
output = output[:,-1,:]
几种变种
-
增加“peephole connections”层
让门层也接受细胞状态的输入
- 通过耦合忘记门和更新输入门(第一个和第二个门);也就是不再单独的考虑忘记什么、增 加什么信息,而是一起进行考虑。
-
Gated Recurrent Unit(GRU),2014年提出
将忘记门和输入门合并成为一个单一的更新门
同时合并了数据单元状态和隐藏状态
结构比LSTM的结构更加简单
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