Keras RNN 的使用指南

一、什麼是Keras RNN？

Keras RNN是一種基於Keras深度學習庫的遞歸神經網絡，其目的是推廣神經網絡的一個重要類型——遞歸神經網絡。遞歸神經網絡是一種特殊的神經網絡，能夠自然地處理序列數據，例如自然語言。

二、Keras RNN的基礎

Keras RNN由兩個基本部分組成：Keras RNN層和Keras LSTM層。Keras RNN層通過遞歸連接來處理時序數據，Keras LSTM層提供了對長期依賴關係的建模，這對於自然語言處理來說非常重要。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=100, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1))

上述代碼創建了一個簡單的遞歸神經網絡，其中包含一個LSTM層，並將輸出連接到一個密集層。在這個模型中，輸入特徵的形狀是(X.shape[1], X.shape[2])，其中X是訓練集。訓練數據應該是一個3維張量，包含多個時間步，每個時間步都有一個特徵向量。

三、使用Keras RNN進行文本分類任務

現在我們將看一些使用Keras RNN進行文本分類的示例。這個任務涉及到將文本分成兩個或多個類別，並且有時被稱為文本分類或文章分類。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(32, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

上述示例使用了Keras RNN進行文本分類的經典架構：序列到序列模型。

我們首先定義輸入層並將其傳遞到一個LSTM層，該層輸出一個序列。然後，我們添加一個具有relu激活函數的密集層。

通過使用輸出序列作為LSTM的輸入，我們可以更好地捕獲文本中的上下文。最後，我們添加了一個sigmoid激活函數的輸出層，以將模型輸出帶入0和1之間的實數。

四、使用Keras RNN生成序列數據

另一個我們經常看到使用遞歸神經網絡的任務是生成序列數據。在這個任務中，我們使用遞歸神經網絡學習生成一個新的觀察序列，該序列具有與訓練數據相同的統計屬性。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# define model
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(n_timesteps_in, n_features)))
model.add(Dense(n_timesteps_out*n_features))
model.add(Reshape((n_timesteps_out, n_features)))

上述示例代碼中的模型，輸入是一個長n_timesteps_in的序列，輸出是長度為n_timesteps_out的序列。

首先我們定義輸入層並將其傳遞到一個LSTM層。然後我們展平輸出，這使我們可以像訓練其他類型的Neural Net一樣去訓練這個模型。最後，我們通過重塑操作將輸出返回到它的原始形狀。

五、使用Keras RNN進行時間序列預測

最後一個任務是使用遞歸神經網絡進行時間序列預測。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

上面的代碼使用LSTM層構建了一個遞歸神經網絡。訓練數據是一個3D張量（n_samples，n_steps_in，n_features），其中n_samples是樣本數，n_steps_in是時間步長，n_features是每個時間步的變量數。模型只輸出一個值，因此它只有一個輸出層。

六、小結

以上是使用Keras RNN 進行各種任務的例子。Keras RNN的學習曲線很陡峭，因此研究者可以用它來探索遞歸神經網絡在不同類型的問題中的效果。