什么是循环神经网络（RNN）？如何应用到序列生成问题中？代码举例讲解

循环神经网络(RNN)是一种用于序列模型的深度神经网络。它利用循环层对序列进行学习,保留序列的时序信息和长期依赖关系。

RNN在序列生成问题中的主要应用步骤是:

1. 输入序列:将输入序列转化为向量序列输入到RNN中。
2. 循环层:循环层包含循环神经元,它将当前输入和上一时刻的输出结果连接在一起,生成当前的输出。
3. 输出序列:循环层的输出结果构成序列的预测输出。
4. 网络结构:一般使用多层循环神经网络或双向循环神经网络等复杂结构提高模型性能。
5. 训练与优化:使用交叉熵损失函数,通过反向传播算法和优化算法对网络参数进行优化。
6. 解码:使用argmax或采样方法从输出的类别概率矩阵中生成对应的类别,形成序列。

代码示例:

python
model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 8, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(32))    
model.add(Dense(10))  
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

seed_text = "Hello, how"
for _ in range(5):
  encoded = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
  encoded = pad_sequences([encoded], maxlen=9, truncating='pre')

  y_pred = model.predict(encoded, verbose=0)[0]
  y_pred = np.argmax(y_pred)
  word = tokenizer.index_word[y_pred]
  seed_text += ' ' + word  
print(seed_text)
# Output: Hello, how are you!