深度学习--------------------------------门控循环单元GRU

目录

做RNN的时候处理不了太长的序列 ,这是因为把整个序列信息 全部放在隐藏状态里面,当时间很长的话,隐藏状态可能就会累计很多东西,所以对于前面很久以前的信息不易从中抽取出来了。

R t R_t Rt就是重置, Z t Z_t Zt就是更新
门是跟隐藏状态同样长度的一个向量,计算方式跟RNN的隐藏状态是一样的。


候选隐状态


假设 R t R_t Rt里面的元素靠近零的话,那么 R t R_t Rt点乘 H t − 1 H_{t-1} Ht−1就会变得像零。(就等于是把上一个时刻的隐藏状态忘掉。)
如果全部设成0就变成了初始状态,等于这个时刻开始前面的信息全部不要。
如果全部设成1,就表示所有前面的信息全部拿过来做当前的更新。


隐状态

H t H_t Ht等于 Z t Z_t Zt按元素点乘上一次的隐藏状态+(1- Z t Z_t Zt)按元素点乘候选隐藏状态

Z t Z_t Zt是一个控制单元,叫做update gate。它是在0-1之间的数字。
假设 Z t Z_t Zt都等于1。(就是不更新过去的状态,把过去的状态放到现在)


假设 Z t Z_t Zt都等于0。(不直接拿过去的状态了,基本上看现在的更新状态)

Z t Z_t Zt里面全0,且 R t R_t Rt里面全1的时候就回到我们RNN的情况下。


门控循环单元GRU从零开始实现代码

python 复制代码
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

batch_size, num_steps = 32, 3
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)

初始化模型参数

python 复制代码
def get_params(vocab_size, num_hiddens, device):
    num_inputs = num_outputs = vocab_size

    def normal(shape):
        return torch.randn(size=shape, device=device) * 0.01

    # 定义一个函数,生成三组权重和偏置张量,用于不同的门控机制
    def three():
        return (normal((num_inputs, num_hiddens)),
                normal((num_hiddens, num_hiddens)),
                torch.zeros(num_hiddens, device=device))

    W_xz, W_hz, b_z = three()  # GRU多了这两行,更新门的权重和偏置
    W_xr, W_hr, b_r = three()  # GRU多了这两行,重置门的权重和偏置
    W_xh, W_hh, b_h = three()  # 候选隐藏状态的权重和偏置
    # 隐藏状态到输出的权重
    W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs))
    # 输出的偏置
    b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device)
    params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]
    # 遍历参数列表中所有参数
    for param in params:
        param.requires_grad_(True)
    return params

定义隐藏状态的初始化函数

定义隐状态的初始化函数init_gru_state。与之前定义的init_rnn_state函数一样,此函数返回一个形状为(批量大小,隐藏单元个数)的张量,张量的值全部为零。

python 复制代码
def init_gru_state(batch_size, num_hiddens, device):
    return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device), )

定义门控循环单元模型

python 复制代码
def gru(inputs, state, params):
    W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = params
    H, = state
    outputs = []
    for X in inputs:
        Z = torch.sigmoid((X @ W_xz) + (H @ W_hz) + b_z)
        R = torch.sigmoid((X @ W_xr) + (H @ W_hr) + b_r)
        H_tilda = torch.tanh((X @ W_xh) + ((R * H) @ W_hh) + b_h)
        H = Z * H + (1 - Z) * H_tilda
        Y = H @ W_hq + b_q
        outputs.append(Y)
    return torch.cat(outputs, dim=0), (H,)

训练

python 复制代码
vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_params,
                            init_gru_state, gru)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)

该部分总代码

python 复制代码
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


# 初始化模型参数
def get_params(vocab_size, num_hiddens, device):
    num_inputs = num_outputs = vocab_size

    def normal(shape):
        return torch.randn(size=shape, device=device) * 0.01

    # 定义一个函数,生成三组权重和偏置张量,用于不同的门控机制
    def three():
        return (normal((num_inputs, num_hiddens)),
                normal((num_hiddens, num_hiddens)),
                torch.zeros(num_hiddens, device=device))

    # 初始化GRU中的权重和偏置
    # 权重和偏置用于控制更新门
    W_xz, W_hz, b_z = three()  # GRU多了这两行
    # 权重和偏置用于控制重置门
    W_xr, W_hr, b_r = three()  # GRU多了这两行
    W_xh, W_hh, b_h = three()
    W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs))
    b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device)
    params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]
    for param in params:
        param.requires_grad_(True)
    return params


# 定义隐藏状态的初始化函数
def init_gru_state(batch_size, num_hiddens, device):
    return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device),)


# 定义门控循环单元模型
def gru(inputs, state, params):
    # 参数 params 解包为多个变量,分别表示模型中的权重和偏置
    W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = params
    H, = state
    outputs = []
    # 遍历输入序列中的每个时间步
    for X in inputs:
        # 更新门控机制 Z
        Z = torch.sigmoid((X @ W_xz) + (H @ W_hz) + b_z)
        # 重置门控机制 R
        R = torch.sigmoid((X @ W_xr) + (H @ W_hr) + b_r)
        H_tilda = torch.tanh((X @ W_xh) + ((R * H) @ W_hh) + b_h)
        H = Z * H + (1 - Z) * H_tilda
        Y = H @ W_hq + b_q
        outputs.append(Y)
    # 将所有输出拼接在一起,并返回拼接后的结果和最终的隐藏状态
    return torch.cat(outputs, dim=0), (H,)


batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_params, init_gru_state, gru)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)
d2l.plt.show()

简洁代码实现

python 复制代码
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
num_inputs = vocab_size
gru_layer = nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(gru_layer, len(vocab))
model = model.to(device)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)
d2l.plt.show()
相关推荐
说私域8 分钟前
基于开源AI智能客服、AI智能名片与S2B2C商城小程序的微商服务质量提升路径研究
人工智能·小程序·开源
静心问道15 分钟前
STEP-BACK PROMPTING:退一步:通过抽象在大型语言模型中唤起推理能力
人工智能·语言模型·大模型
机器之心19 分钟前
野生DeepSeek火了,速度碾压官方版,权重开源
人工智能
机器之心20 分钟前
人机协同筛出2600万条数据,七项基准全部SOTA,昆仑万维开源奖励模型再迎新突破
人工智能
jndingxin20 分钟前
OpenCV CUDA模块设备层-----反向二值化阈值处理函数thresh_binary_inv_func()
人工智能·opencv·计算机视觉
声网30 分钟前
Kyutai 开源 TTS 模型;Rokid Glasses :语音 AR 免提导航丨日报
人工智能
lemonzoey31 分钟前
无缝集成 gemini-cli 的 vscode 插件:shenma
前端·人工智能
想知道哇38 分钟前
机器学习入门:决策树的欠拟合与过拟合
人工智能·机器学习
go54631584651 小时前
修改Spatial-MLLM项目,使其专注于无人机航拍视频的空间理解
人工智能·算法·机器学习·架构·音视频·无人机
点我头像干啥1 小时前
用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN):下一代动态深度学习模型
pytorch·深度学习·神经网络