手写一个RNN前向传播以及反向传播

前向传播

根据公式

st = tanh (Uxt + Wst-1 + ba)

ot = softmax(Vst + by )

m = 3 词的个数 n = 5

python 复制代码

import numpy as np
import tensorflow as tf
# 单个cell 的前向传播过程
# 两个输入，x_t，s_prev,parameters
def rnn_cell_forward(x_t,s_prev,parameters):
    """
    单个cell 的前向传播过程
    :param x_t: 当前T时刻的序列输入
    :param s_prev: 上一个cell的隐藏层状态输入
    :param parameters: cell中参数，字典
    :return: 隐层输出 s_next，out_pred,cache
    """
    # 取出参数
    U = parameters["U"]
    W = parameters["W"]
    V = parameters["V"]
    ba = parameters["ba"]
    by = parameters["by"]
    # 根据公式计算
    # 隐层输出计算
    s_next = np.tanh(np.dot(U,x_t) + np.dot(W,s_prev) + ba)
    # 计算cell的输出
    out_pred = tf.nn.softmax(np.dot(V,s_next) + by)
    # 记录每层的值,用于反向传播计算使用
    cache = (s_next,s_prev,x_t,parameters)

    return s_next,out_pred,cache
if __name__ == '__main__':
    # forward
    np.random.seed(1)
    # 定义该cell的输入
    x_t = np.random.randn(3, 1,)
    s_prev = np.random.randn(5, 1)
    # 定义参数
    W = np.random.randn(5, 5)
    U = np.random.randn(5, 3)
    V = np.random.randn(3, 5)
    ba = np.random.randn(5, 1)
    by = np.random.randn(3, 1)
    parameters = {"U": U, "W": W, "V": V, "ba": ba, "by": by}
    s_next, out_pred, caches = rnn_cell_forward(x_t, s_prev, parameters)
    print("s_next = ", s_next)
    print("s_next.shapr = ", s_next.shape)
    print("out_pred =", out_pred)
    print("out_pred.shape = ",out_pred.shape)

单个cell反向传播

根据图我们能够知道需要计算的梯度变量有哪些

ds_next:表示当前cell的损失对输出s的导数

dtanh:表示当前cel的损失对激活函数的导数

dx_t:表示当前cell的损失对输入xt的导数。

dU:表示当前cell的损失对U的导数

ds_prev:表示当前cell的损失对上一个cell的输入的导数

dW:表示当前cell的损失对W的导数

dba:表示当前cell的损失对dba的导数

表示公式：

python 复制代码

def rnn_cell_forward(x_t,s_prev,parameters):
    """
    单个cell 的前向传播过程
    :param x_t: 当前T时刻的序列输入
    :param s_prev: 上一个cell的隐藏层状态输入
    :param parameters: cell中参数，字典
    :return: 隐层输出 s_next，out_pred,cache
    """
    # 取出参数
    U = parameters["U"]
    W = parameters["W"]
    V = parameters["V"]
    ba = parameters["ba"]
    by = parameters["by"]
    # 根据公式计算
    # 隐层输出计算
    s_next = np.tanh(np.dot(U,x_t) + np.dot(W,s_prev) + ba)
    # 计算cell的输出
    out_pred = tf.nn.softmax(np.dot(V,s_next) + by)
    # 记录每层的值,用于反向传播计算使用
    cache = (s_next,s_prev,x_t,parameters)

    return s_next,out_pred,cache
def rnn_cell_backward(ds_next, cache):
    """
    对单个cell进行反向传播
    :param ds_next: 当前隐层输出结果相对于损失的导数
    :param cache: 每个cell的缓存
    :return:gradients
    """

    # 获取缓存值
    (s_next, s_prev, x_t, parameters) = cache
    print(type(parameters))

    # 获取参数
    U = parameters["U"]
    W = parameters["W"]
    # V = parameters["V"]
    # ba = parameters["ba"]
    # by = parameters["by"]

    # 计算tanh的梯度通过对s_next
    dtanh = (1 - s_next ** 2) * ds_next

    # 计算U的梯度值
    dx_t = np.dot(U.T, dtanh)

    dU = np.dot(dtanh, x_t.T)

    # 计算W的梯度值
    ds_prev = np.dot(W.T, dtanh)
    dW = np.dot(dtanh, s_prev.T)

    # 计算b的梯度
    dba = np.sum(dtanh,axis=1,keepdims= 1)

    # 梯度字典
    gradients = {"dtanh" : dtanh,"dx_t": dx_t, "ds_prev": ds_prev, "dU": dU, "dW": dW, "dba": dba}

    return gradients