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TensorFlow - 递归神经网络

递归神经网络是一种面向深度学习的算法,遵循顺序方法.在神经网络中,我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层.这些类型的神经网络称为循环,因为它们以顺序方式执行数学计算.

考虑以下步骤来训练一个递归神经网络 :

第1步 : 从数据集输入一个特定的例子.

第2步 : 网络将采用一个例子,并使用随机初始化的变量计算一些计算.

步骤3 : 然后计算预测结果.

步骤4 : 生成的实际结果与预期值的比较将产生错误.

步骤5 : 为了追踪错误,它会通过同样的路径传播,其中变量也会被调整.

步骤6 : 重复从1到5的步骤,直到我们确信正确定义了声明获得输出的变量.

步骤7 : 通过应用这些变量来获得新的看不见的输入进行系统预测.

表示递归神经网络的示意方法描述如下 :

递归神经网络

使用TensorFlow执行递归神经网络

本节内容,我们将学习如何使用TensorFlow实现递归神经网络.

步骤1 :  TensorFlow包含用于特定实现递归神经网络模块的各种库.

#Import necessary modulesfrom __future__ import print_functionimport tensorflow as tffrom tensorflow.contrib import rnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)

如上所述,这些库有助于定义输入数据,这构成了递归神经网络实现的主要部分.

第2步 : 我们的主要动机是使用递归神经网络对图像进行分类,其中我们将每个图像行视为像素序列. MNIST图像形状具体定义为28 * 28像素.现在,我们将为所提到的每个样本处理28个28个步骤的序列.我们将定义输入参数以完成顺序模式.

n_input = 28 # MNIST data input with img shape 28*28n_steps = 28n_hidden = 128n_classes = 10# tf Graph inputx = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input])y = tf.placeholder("float", [None, n_classes]weights = {   'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_classes]))}biases = {   'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))}

步骤3 : 使用RNN中定义的函数计算结果以获得最佳结果.在此,将每个数据形状与当前输入形状进行比较,并计算结果以维持准确率.

def RNN(x, weights, biases):   x = tf.unstack(x, n_steps, 1)   # Define a lstm cell with tensorflow   lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)   # Get lstm cell output   outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype = tf.float32)   # Linear activation, using rnn inner loop last output   return tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out']pred = RNN(x, weights, biases)# Define loss and optimizercost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = pred, labels = y))optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(cost)# Evaluate modelcorrect_pred = tf.equal(tf.argmax(pred,1), tf.argmax(y,1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))# Initializing the variablesinit = tf.global_variables_initializer()

第4步 : 在此步骤中,我们将启动图形以获得计算结果.这也有助于计算测试结果的准确性.

with tf.Session() as sess:   sess.run(init)   step = 1   # Keep training until reach max iterations      while step * batch_size < training_iters:      batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)      batch_x = batch_x.reshape((batch_size, n_steps, n_input))      sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})            if step % display_step == 0:         # Calculate batch accuracy         acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})                  # Calculate batch loss         loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})                  print("Iter " + str(step*batch_size) + ", Minibatch Loss= " + \            "{:.6f}".format(loss) + ", Training Accuracy= " + \            "{:.5f}".format(acc))      step += 1   print("Optimization Finished!")      test_len = 128   test_data = mnist.test.images[:test_len].reshape((-1, n_steps, n_input))      test_label = mnist.test.labels[:test_len]   print("Testing Accuracy:", \      sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_data, y: test_label}))

下面的屏幕截图显示了输出生成 :

递归神经网络实现输出


递归神经网络实现输出TransFlow

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