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python - 用 numpy 实现 RNN

coder 2023-08-22 原文

我正在尝试用 numpy 实现循环神经网络。

我目前的输入输出设计如下:

x 的形状为:(序列长度、批量大小、输入维度)

h : (层数, 方向数, batch size, hidden size)

初始权重:(方向数，2 * 隐藏大小，输入大小 + 隐藏大小)

权重:(层数-1，方向数，隐藏大小，方向*隐藏大小+隐藏大小)

bias:(层数，方向数，隐藏大小)

我查阅了 RNN 的 pytorch API 作为引用(https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=rnn#torch.nn.RNN)，但对其进行了轻微更改以将初始权重作为输入。 (输出形状应该与 pytorch 中的相同)

当它运行时，我无法确定它的行为是否正确，因为我正在输入随机生成的数字作为输入。

特别是，我不太确定我的输入形状是否设计正确。

有哪位高手可以指导一下吗？

def rnn(xs, h, w0, w=None, b=None, num_layers=2, nonlinearity='tanh', dropout=0.0, bidirectional=False, training=True):
    num_directions = 2 if bidirectional else 1
    batch_size = xs.shape[1]
    input_size = xs.shape[2]
    hidden_size = h.shape[3]
    hn = []
    y = [None]*len(xs)

    for l in range(num_layers):
        for d in range(num_directions):
            if l==0 and d==0:
                wi = w0[d, :hidden_size,  :input_size].T
                wh = w0[d, hidden_size:,  input_size:].T
                wi = np.reshape(wi, (1,)+wi.shape)
                wh = np.reshape(wh, (1,)+wh.shape)
            else:
                wi = w[max(l-1,0), d, :,  :hidden_size].T
                wh = w[max(l-1,0), d, :,  hidden_size:].T
            for i,x in enumerate(xs):
                if l==0 and d==0:
                    ht = np.tanh(np.dot(x, wi) + np.dot(h[l, d], wh) + b[l, d][np.newaxis])
                    ht = np.reshape(ht,(batch_size, hidden_size)) #otherwise, shape is (bs,1,hs)
                else:
                    ht = np.tanh(np.dot(y[i], wi) + np.dot(h[l, d], wh) + b[l, d][np.newaxis])
                y[i] = ht
            hn.append(ht)
    y = np.asarray(y)
    y = np.reshape(y, y.shape+(1,))
    return np.asarray(y), np.asarray(hn)

最佳答案

关于形状，如果 PyTorch 就是这样做的，那么它可能是有意义的，但是 Tensorflow 的方式更直观一些 - (batch_size, seq_length, input_size) - batch_size seq_length 长度的序列，其中每个元素都有 input_size 大小。这两种方法都可以，所以我想这是一个偏好问题。

为了查看您的 rnn 是否表现得当，我只是在每个时间步打印隐藏状态，在一些小的随机数据(例如 5 个向量，每个向量 3 个元素)上运行它，并将结果与​​您的手动计算进行比较。

查看您的代码，我不确定它是否按预期执行，但与其根据现有 API 自行执行此操作，我建议您阅读并尝试复制 this awesome tutorial from wildml (在第 2 部分中有一个纯 numpy 实现)。

关于python - 用 numpy 实现 RNN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51465813/

pythonnumpycodesizesectionrecurrent-neural-networkrnn

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