深度学习第2天：RNN循环神经网络

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文章目录

介绍

记忆功能对比展现

任务描述

导入库 

处理数据 

前馈神经网络

循环神经网络

编译与训练模型

模型预测

可能的问题

梯度消失

梯度爆炸

其他的循环神经网络

结语

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介绍

RNN也叫循环神经网络，普通的神经网络层的输入都是上一层的输出，而循环神经网络会在RNN层循环指定次数，这样的特点使得RNN在处理序列数据上表现得很好，因为它可以更好地记住前后文的关系

记忆功能对比展现

任务描述

我们有一段数字序列，我们训练一个神经网络，使得该模型能通过任意连在一起的两个数，判断出第三个数

我们先定义数字序列

data_sequence = [1, 3, 5, 2, 4, 9, 7, 6, 8]

导入库 

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Dense

处理数据 

# 准备训练数据，使用前两个数字作为输入，预测第三个数字，以此类推
X = []
y = []for i in range(len(data_sequence)-2):X.append([data_sequence[i], data_sequence[i+1]])y.append(data_sequence[i+2])X = np.array(X)
y = np.array(y)# 转换数据形状以适应RNN
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

我们打印X，得到下图结果，结果竖向排列，无法展示完全，X的形状为（7， 2， 1）（两两排列有七组数据，每组数据两个特征，每个特征单独输入）

 

打印y

为每两个数的第三个数

前馈神经网络

接下来我们定义一个简单的前馈神经网络

model = Sequential()
model.add(Dense(500, input_dim=2))
model.add(Dense(1))

 该模型有三层，输入层（没有在这里定义，我们等下输入的数据就充当这一层），一个500个神经元的线性层（输入维度为二），一个输出维度为1的输出层（输入维度为上一层神经元的个数，即500）

循环神经网络

定义一个循环神经网络

# 创建RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(500, input_shape=(2, 1)))
model.add(Dense(1))

 该模型有三层，输入层（没有在这里定义，我们等下输入的数据就充当这一层），一个500个神经元的RNN层（input_shape=（2，1）的意思是时间步为2，每个时间步有一个数据，可以理解时间步为网络记忆的长度），一个输出维度为1的输出层（输入维度为上一层神经元的个数，即500）

编译与训练模型

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=200, batch_size=1, verbose=2)

• 编译阶段设置模型的优化器为adam，损失函数为mse
• 训练部分设置模型训练数据（X，y），设置训练回合为200次，批次为1，即一次输入一组数据，verbose决定了是否打印训练过程中的信息。verbose=2 表示打印每个 epoch 的信息，包括损失值和其他指标。verbose=0表示不打印任何信息，verbose=1表示打印进度条。

模型预测

接下来看看在相同神经元数量和相同训练批次上谁的效果更好吧

# 使用模型进行预测
input_data = np.array([[data_sequence[2], data_sequence[3]]])
predicted_value = model.predict(input_data)[0, 0]# 打印预测结果
print(f"输入序列: {data_sequence[2:4]}，预测下一个数字: {predicted_value}")

 我们训练后使用5， 2进行预测，查看原始数据，我们知道下一个数字应该是4，让我们看看两个模型运行的结果吧

前馈神经网络

循环神经网络

可以看到循环神经网络的效果更优

可能的问题

梯度消失

 当在网络的反向传播过程中梯度逐渐减小到几乎为零时，就会出现梯度消失问题。这使得网络难以学习到远距离时间步的依赖关系，因为在反向传播时，较早时间步的信息无法有效传递给较晚时间步。

梯度爆炸

 相反，梯度爆炸是指在反向传播中，梯度变得非常大，这可能导致权重更新变得非常大，模型不稳定。这可能导致数值溢出和无法收敛。

这两个问题在神经网络中都会出现，只是由于RNN的结构，梯度消失与梯度爆炸问题会更加显著

其他的循环神经网络

• LSTM，LSTM引入了三个门（门是一种控制信息流动的机制）来控制信息的输入、输出和遗忘。
• GRU，GRU是对LSTM的一种简化版本，它只包含两个门：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）。

这两种循环神经网络能有效地应对梯度消失和梯度爆炸的问题，这里先做了解，之后会具体介绍

结语

• 循环神经网络是深度学习中一种重要的结构，一般用来处理文本，语音的序列数据
• 我们通过一个比较直观地感受到了RNN的记忆功能
• 梯度消失与梯度爆炸问题在RNN中更加显著

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