Рекуррентные нейронные сети

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск

Рекуррентная нейронная сеть (англ. recurrent neural network, RNN) — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность.

Описание

Рисунок 1. RNN и ее развернутое представление [1]
Рисунок 2. Схема слоя рекуррентной сети [2]

Рекуррентные нейронные сети — сети с циклами, которые хорошо подходят для обработки последовательностей (рис. 1).

Рисунок 3. RNN с задержкой на скрытом слое
Рисунок 4. Развертка RNN

Обучение RNN аналогично обучению обычной нейронной сети. Мы также используем алгоритм обратного распространения ошибки (англ. Backpropagation), но с небольшим изменением. Поскольку одни и те же параметры используются на всех временных этапах в сети, градиент на каждом выходе зависит не только от расчетов текущего шага, но и от предыдущих временных шагов (рис. 4). Например, чтобы вычислить градиент для четвертого элемента последовательности, нам нужно было бы «распространить ошибку» на 3 шага и суммировать градиенты. Этот алгоритм называется «алгоритмом обратного распространения ошибки сквозь время» (англ. Backpropagation Through Time, BPTT).[3][4]

Алгоритм обратного распространения ошибки сквозь время:

RNN BPTT GRAD.png

Области и примеры применения

Используются, когда важно соблюдать последовательность, когда важен порядок поступающих объектов.

  • Обработка текста на естественном языке:
    • Анализ текста;
    • Автоматический перевод;
  • Обработка аудио:
    • Автоматическое распознавание речи;
  • Обработка видео:
    • Прогнозирование следующего кадра на основе предыдущих;
    • Распознавание эмоций;
  • Обработка изображений:
    • Прогнозирование следующего пикселя на основе окружения;
    • Генерация описания изображений.

Виды RNN

Один к одному

RNN OTO.jpg
 Архитектура по сути является обычной нейронной сетью.

Один ко многим

RNN OTM.jpg
 Один вход ко многим выходам может применяться, например, для генерации аудиозаписи. На вход подаем жанр музыки, который хотим получить, на выходе получаем последовательность аудиозаписи.

Многие к одному

RNN MTO.jpg
 Много входов и один выход может применяться, если мы хотим оценить тональность рецензии. На вход подаем слова рецензии, на выходе получаем оценку ее тональности: позитивная рецензия или негативная.

Многие ко многим

RNN MTM1.jpg
 Данную архитектуру можно использовать для перевода текста с одного языка на другой.
RNN MTM2.jpg
 Такой вариант подойдет для определения для классификации каждого слова в предложении в зависимости от контекста.

Архитектуры

Полностью рекуррентная сеть

Это базовая архитектура, разработанная в 1980-х. Сеть строится из узлов, каждый из которых соединён со всеми другими узлами. У каждого нейрона порог активации меняется со временем и является вещественным числом. Каждое соединение имеет переменный вещественный вес. Узлы разделяются на входные, выходные и скрытые.

Рекурсивная сеть

Рекурсивные нейронные сети (англ. Recurrent neural networks) представляют собой более общий случай рекуррентных сетей, когда сигнал в сети проходит через структуру в виде дерева (обычно бинарные деревья). Те же самые матрицы весов используются рекурсивно по всему графу в соответствии с его топологией.

Нейронная сеть Хопфилда

Тип рекуррентной сети, когда все соединения симметричны. Изобретена Джоном Хопфилдом в 1982 году и гарантируется, что динамика такой сети сходится к одному из положений равновесия.

Двунаправленная ассоциативная память (BAM)

Вариацией сети Хопфилда является двунаправленная ассоциативная память (BAM). BAM имеет два слоя, каждый из которых может выступать в качестве входного, находить (вспоминать) ассоциацию и генерировать результат для другого слоя.

Рисунок 5. Сеть Элмана

Сеть Элмана

Нейронная сеть Элмана состоит из трёх слоев: x, y, z. Дополнительно к сети добавлен набор «контекстных блоков»: u (рис. 5). Средний (скрытый) слой соединён с контекстными блоками с фиксированным весом, равным единице. С каждым шагом времени на вход поступает информация, которая проходит прямой ход к выходному слою в соответствии с правилами обучения. Фиксированные обратные связи сохраняют предыдущие значения скрытого слоя в контекстных блоках (до того как скрытый слой поменяет значение в процессе обучения). Таким способом сеть сохраняет своё состояние, что может использоваться в предсказании последовательностей, выходя за пределы мощности многослойного перцептрона.

[math]h_t = \sigma_h(W_h x_t + U_h h_{t-1} + b_h)[/math],

[math]y_t = \sigma_y(W_y h_t + b_y)[/math],

Обозначения переменных и функций:

  • [math]x_t[/math]: вектор входного слоя;
  • [math]h_t[/math]: вектор скрытого слоя;
  • [math]y_t[/math]: вектор выходного слоя;
  • [math]W, U, b[/math]: матрица и вектор параметров;
  • [math]\sigma_h, \sigma_y[/math]: функция активации.

Сеть Джордана

Нейронная сеть Джордана подобна сети Элмана, но контекстные блоки связаны не со скрытым слоем, а с выходным слоем. Контекстные блоки таким образом сохраняют своё состояние. Они обладают рекуррентной связью с собой.

[math]h_t = \sigma_h(W_h x_t + U_h y_{t-1} + b_h)[/math],

[math]y_t = \sigma_y(W_y h_t + b_y)[/math],

Эхо-сети

Эхо-сеть (англ. Echo State Network, ESN) характеризуется одним скрытым слоем (который называется резервуаром) со случайными редкими связями между нейронами. При этом связи внутри резервуара фиксированы, но связи с выходным слоем подлежат обучению. Состояние резервуара (state) вычисляется через предыдущие состояния резервуара, а также предыдущие состояния входного и выходного сигналов. Так как эхо-сети обладают только одним скрытым слоем, они обладают достаточно низкой вычислительной сложностью.

Нейронный компрессор истории

Нейронный компрессор исторических данных — это блок, позволяющий в сжатом виде хранить существенные исторические особенности процесса, который является своего рода стеком рекуррентной нейронной сети, формируемым в процессе самообучения.

Рисунок 6. Схема слоев рекуррентной сети долго-краткосрочной памяти [5]

Сети долго-краткосрочной памяти

Сеть долго-краткосрочной памяти (англ. Long short-term memory, LSTM) является самой популярной архитектурой рекуррентной нейронной сети на текущий момент, такая архитектура способна запоминать данные на долгое время (рис. 6).[6]

Управляемые рекуррентные блоки

Управляемые рекуррентные блоки (англ. Gated Recurrent Units, GRU) — обладает меньшим количеством параметров, чем у LSTM, и в ней отсутствует выходное управление. При этом производительность в моделях речевого сигнала или полифонической музыки оказалась сопоставимой с LSTM.

Двунаправленные рекуррентные сети

Рисунок 7. Двунаправленная рекуррентная сеть [7]

Двунаправленная рекуррентная сеть (англ. Bidirectional Recurrent Neural Network, biRNN) представляет собой две однонаправленные рекуррентные сети, одна из которых обрабатывает входную последовательность в прямом порядке, а другая — в обратном (рис. 7). Таким образом, для каждого элемента входной последовательности считается два вектора скрытых состояний, на основе которых вычисляется выход сети. Благодаря данной архитектуре сети доступна информация о контексте как из прошлого, так и из будущего, что решает проблему однонаправленных рекуррентных сетей. Для обучения biRNN используются те же алгоритмы, что и для RNN.

[math]H_t^f = \sigma^f(W_x^f X_t + W_h^f H_{t-1}^f + b^f)[/math],

[math]H_t^b = \sigma^b(W_x^b X_t + W_h^b H_{t+1}^b + b^b)[/math],

[math]O_t = W^q H_t + b^q[/math],

где [math]W_x^f[/math], [math]W_x^b[/math], [math]W_h^f[/math], [math]W_h^b[/math], [math]W^q[/math], — матрицы весов, [math]b^f[/math], [math]b^b[/math], [math]b^q[/math], — байесы, [math]\sigma^f[/math], [math]\sigma^b[/math], — функции активаций, [math]H_t^f[/math] и [math]H_t^b[/math] — выходы однонаправленных рекуррентных сетей, [math]H_t[/math] — их конкатенированный вектор, а [math]O_t[/math] — выход сети на шаге [math]t[/math].

Seq-2-seq сети

Рисунок 8. Seq-2-seq сеть [8]

Seq-2-seq (Sequence to sequence, Seq2seq) сеть является базовой архитектурой many-to-many RNN и используется для трансляции одной последовательности в другую (рис. 8). Она состоит из двух рекуррентных сетей: кодировщика и декодировщика. Кодировщик вычисляет вектор, кодирующий входную последовательность. Далее данный вектор передается декодировщику, который в свою очередь по полученному скрытому представлению восстанавливает целевую последовательность. При этом каждый посчитанный выход используется для обновления скрытого представления.

Пример кода

Пример кода на Python с использованием библиотеки Keras.[9]

 # Импорты
 import numpy as np
 from keras.preprocessing import sequence
 from keras.models import Sequential
 from keras.layers import Dense, Activation, Embedding
 from keras.layers import LSTM
 from keras.datasets import imdb
 
 # Устанавливаем seed для обеспечения повторяемости результатов
 np.random.seed(42)
 
 # Указываем количество слов из частотного словаря, которое будет использоваться (отсортированы по частоте использования)
 max_features = 5000
 
 # Загружаем данные (датасет IMDB содержит 25000 рецензий на фильмы с правильным ответом для обучения и 25000 рецензий на фильмы с правильным ответом для тестирования)
 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(nb_words = max_features)
 
 # Устанавливаем максимальную длину рецензий в словах, чтобы они все были одной длины
 maxlen = 80
 
 # Заполняем короткие рецензии пробелами, а длинные обрезаем
 X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen = maxlen)
 X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen = maxlen)
 
 # Создаем модель последовательной сети
 model = Sequential()
 # Добавляем слой для векторного представления слов (5000 слов, каждое представлено вектором из 32 чисел, отключаем входной сигнал с вероятностью 20% для предотвращения переобучения)
 model.add(Embedding(max_features, 32, dropout = 0.2))
 # Добавляем слой долго-краткосрочной памяти (100 элементов для долговременного хранения информации, отключаем входной сигнал с вероятностью 20%, отключаем рекуррентный сигнал с вероятностью 20%)
 model.add(LSTM(100, dropout_W = 0.2, dropout_U = 0.2))
 # Добавляем полносвязный слой из 1 элемента для классификации, в качестве функции активации будем использовать сигмоидальную функцию
 model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))
 
 # Компилируем модель нейронной сети
 model.compile(loss = 'binary_crossentropy',
               optimizer = 'adam',
               metrics = ['accuracy'])
 
 # Обучаем нейронную сеть (данные для обучения, ответы к данным для обучения, количество рецензий после анализа которого будут изменены веса, число эпох обучения, тестовые данные, показывать progress bar или нет)
 model.fit(X_train, y_train, 
           batch_size = 64,
           nb_epoch = 7,
           validation_data = (X_test, y_test),
           verbose = 1)
 
 # Проверяем качество обучения на тестовых данных (если есть данные, которые не участвовали в обучении, лучше использовать их, но в нашем случае таковых нет)
 scores = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size = 64)
 print('Точность на тестовых данных: %.2f%%' % (scores[1] * 100))

Пример на языке Java

Пример простой рекуррентной нейронной сети, способной генерировать заданную строку по первому символу, с применением библиотеки deeplearning4j.

См. также

Примечания

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Рекуррентные_нейронные_сети&oldid=80238»