深度学习（PyTorch）——循环神经网络（RNN）基础篇二

B站up主“刘二大人”视频 笔记

本文章是该视频的一部分，该部分的案例代码使用RNN做一个简单的实验，其余部分见作者的其他文章。

一、什么是循环神经网络

循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），历史啊，谁发明的都不重要，说了你也记不住，你只要记住RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。另外你需要记住RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN的这种能力，使深度学习模型在解决语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域的问题时有所突破。

我们需要重点来了解一下RNN的特点这句话，什么是序列特性呢？我个人理解，就是符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性，举几个例子：

• 拿人类的某句话来说，也就是人类的自然语言，是不是符合某个逻辑或规则的字词拼凑排列起来的，这就是符合序列特性。
• 语音，我们发出的声音，每一帧每一帧的衔接起来，才凑成了我们听到的话，这也具有序列特性、
• 股票，随着时间的推移，会产生具有顺序的一系列数字，这些数字也是具有序列特性。

二、循环神经网络能干什么

我们先来看一个NLP很常见的问题，命名实体识别，举个例子，现在有两句话：

第一句话：I like eating apple！（我喜欢吃苹果！）

第二句话：The Apple is a great company！（苹果真是一家很棒的公司！）

现在的任务是要给apple打Label，我们都知道第一个apple是一种水果，第二个apple是苹果公司，假设我们现在有大量的已经标记好的数据以供训练模型，当我们使用全连接的神经网络时，我们做法是把apple这个单词的特征向量输入到我们的模型中（如下图），在输出结果时，让我们的label里，正确的label概率最大，来训练模型，但我们的语料库中，有的apple的label是水果，有的label是公司，这将导致，模型在训练的过程中，预测的准确程度，取决于训练集中哪个label多一些，这样的模型对于我们来说完全没有作用。问题就出在了我们没有结合上下文去训练模型，而是单独的在训练apple这个单词的label，这也是全连接神经网络模型所不能做到的，于是就有了我们的循环神经网络。

三、RNN使用案例，代码如下：

import torch
batch_size = 1
seq_len = 3  # 每一个样本都有x1，x2，x3
input_size = 4  # x1，x2，x3都是4*1的向量
hidden_size = 2  # 隐层都是2*1的向量
num_layers = 1  # RNN层的维度
 
cell = torch.nn.RNN(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers)
 
inputs = torch.randn(seq_len, batch_size, input_size)
hidden = torch.zeros(num_layers, batch_size, hidden_size)  # h0为全0的向量
 
out, hidden = cell(inputs, hidden)  # out为隐层的输出
 
print('Output size:', out.shape)
print('Output:', out)
print('Hidden size:', hidden.shape)
print('Hidden:', hidden)

运行结果如下：

视频截图如下：