Golang melaksanakan rnn-Golang-php.cn

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi pembelajaran mendalam telah digunakan secara meluas dalam bidang sains komputer. Antaranya, rangkaian saraf berulang (RNN) adalah struktur penting, yang memainkan peranan penting dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan dan bidang lain.

Bagi pembangun Golang, melaksanakan RNN dalam bahasa ini adalah tugas penting. Oleh itu, artikel ini akan menerangkan secara terperinci pelaksanaan teknologi RNN di Golang. Artikel ini akan membincangkan aspek berikut:

Apakah itu RNN
Struktur RNN
teknologi RNN yang dilaksanakan oleh Golang
Kod contoh
Ringkasan

Apakah itu RNN

Rangkaian saraf berulang ialah rangkaian saraf dengan struktur kitaran. Berbanding dengan rangkaian saraf lain, RNN boleh mengendalikan data jenis jujukan. Contohnya, bahasa semula jadi, isyarat domain masa, dsb.

Struktur RNN

Struktur RNN sangat istimewa. Ia berbeza daripada rangkaian saraf lain kerana setiap neuron menerima input daripada output neuron sebelumnya. Dalam erti kata lain, RNN mengekalkan keadaan yang dikira sebelum ini semasa memproses data jujukan.

Secara khusus, struktur RNN adalah seperti yang ditunjukkan dalam rajah.

[Gambar]

Dapat dilihat bahawa RNN terutamanya mengandungi tiga bahagian: lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Antaranya, lapisan input digunakan untuk menerima data luaran, manakala lapisan tersembunyi digunakan untuk mengira dan mengedit keadaan semasa. Akhirnya, lapisan keluaran mengeluarkan hasil akhir.

Teknologi RNN yang dilaksanakan oleh Golang

Untuk menggunakan Golang bagi melaksanakan RNN, kita perlu terlebih dahulu memahami pengaturcaraan serentak dan teknologi pengaturcaraan rangkaian saraf dalam bahasa Go.

Untuk pengaturcaraan serentak, Go menyediakan ciri berkaitan goroutine dan saluran. Goroutine ialah benang ringan dalam bahasa Go. Ia menggunakan sumber memori yang sangat sedikit dan berjalan dengan sangat cekap. Saluran ialah teknologi komunikasi segerak yang boleh digunakan untuk memindahkan data antara goroutine yang berbeza.

Untuk teknologi pengaturcaraan rangkaian saraf, kita perlu memahami cara membina model rangkaian saraf dan cara menggunakan pengoptimum dan fungsi kehilangan.

Langkah khusus adalah seperti berikut:

Tentukan struktur dan parameter RNN

Di Golang, kami mentakrifkan RNN sebagai struktur. Secara khusus, kita perlu menentukan saiz input dan output, saiz lapisan tersembunyi, saiz keadaan, dll.

Tentukan algoritma perambatan hadapan dan perambatan belakang

Algoritma perambatan hadapan RNN mengira keputusan keadaan sebelumnya dan input semasa dan menghantarnya ke status lapisan seterusnya. Tujuan algoritma perambatan belakang adalah untuk mengira kerugian dan mengemas kini pemberat mengikut pengoptimum yang berbeza.

Di Golang, kita boleh menggunakan peraturan rantai untuk melaksanakan algoritma perambatan belakang. Kaedah pelaksanaan khusus adalah untuk mendapatkan fungsi kehilangan dahulu dan kemudian mengemas kini berat mengikut formula yang sepadan.

Tentukan fungsi kehilangan dan pengoptimum

Entropi silang ialah fungsi kehilangan biasa, dan Adagrad ialah pengoptimum biasa. Di Golang, kita boleh menggunakan pakej matematik dalam perpustakaan standard untuk menentukan fungsi ini.

Kod Contoh

Berikut ialah kod sampel ringkas yang menunjukkan cara melaksanakan model RNN ringkas menggunakan Golang.

package main

import (
    "fmt"
    "math"
)

func sigmoid(x float64) float64 {
    //sigmoid 激活函数
    return 1 / (1 + math.Exp(-x))
}

type RNN struct {
    //RNN模型定义
    InputDim, HiddenDim, OutputDim, StateDim int
    InputWeight, HiddenWeight, OutputWeight [][]float64
}

func NewRNN(inputDim, hiddenDim, outputDim, stateDim int) *RNN {
    rnn := &RNN{}
    rnn.InputDim = inputDim
    rnn.HiddenDim = hiddenDim
    rnn.OutputDim = outputDim
    rnn.StateDim = stateDim
    rnn.InputWeight = make([][]float64, inputDim)
    for i := range rnn.InputWeight {
        rnn.InputWeight[i] = make([]float64, hiddenDim)
    }
    rnn.HiddenWeight = make([][]float64, hiddenDim)
    for i := range rnn.HiddenWeight {
        rnn.HiddenWeight[i] = make([]float64, hiddenDim)
    }
    rnn.OutputWeight = make([][]float64, hiddenDim)
    for i := range rnn.OutputWeight {
        rnn.OutputWeight[i] = make([]float64, outputDim)
    }
    return rnn
}

func (rnn *RNN) Forward(input []float64) ([]float64, [][]float64) {
    h := make([]float64, rnn.HiddenDim)
    state := make([]float64, rnn.StateDim)
    output := make([]float64, rnn.OutputDim)
    //前向传播
    for i := 0; i < rnn.HiddenDim; i++ {
        for j := 0; j < rnn.InputDim; j++ {
            h[i] += input[j] * rnn.InputWeight[j][i]
        }
        for j := 0; j < rnn.HiddenDim; j++ {
            h[i] += state[j] * rnn.HiddenWeight[j][i]
        }
        h[i] = sigmoid(h[i])
    }
    for i := 0; i < rnn.OutputDim; i++ {
        for j := 0; j < rnn.HiddenDim; j++ {
            output[i] += h[j] * rnn.OutputWeight[j][i]
        }
    }
    return output, [][]float64{nil, nil, nil}
}

func (rnn *RNN) Backward(input []float64, target []float64) [][]float64 {
    h := make([]float64, rnn.HiddenDim)
    state := make([]float64, rnn.StateDim)
    output := make([]float64, rnn.OutputDim)
    delta := make([]float64, rnn.OutputDim)
    deltaH := make([]float64, rnn.HiddenDim)
    //计算损失
    loss := 0.0
    for i := 0; i < rnn.OutputDim; i++ {
        loss += math.Pow(target[i]-output[i], 2)
        delta[i] = target[i] - output[i]
    }
    gradInput := make([]float64, rnn.InputDim)
    gradInputWeight := make([][]float64, rnn.InputDim)
    for i := range gradInputWeight {
        gradInputWeight[i] = make([]float64, rnn.HiddenDim)
    }
    gradHiddenWeight := make([][]float64, rnn.HiddenDim)
    for i := range gradHiddenWeight {
        gradHiddenWeight[i] = make([]float64, rnn.HiddenDim)
    }
    gradOutputWeight := make([][]float64, rnn.HiddenDim)
    for i := range gradOutputWeight {
        gradOutputWeight[i] = make([]float64, rnn.OutputDim)
    }
    //反向传播
    for i := 0; i < rnn.OutputDim; i++ {
        for j := 0; j < rnn.HiddenDim; j++ {
            gradOutputWeight[j][i] = h[j] * delta[i]
            deltaH[j] += delta[i] * rnn.OutputWeight[j][i]
        }
    }
    for i := 0; i < rnn.HiddenDim; i++ {
        deltaH[i] *= h[i] * (1 - h[i])
        for j := 0; j < rnn.HiddenDim; j++ {
            gradHiddenWeight[j][i] = state[j] * deltaH[i]
            if i == 0 {
                gradInput[j] = input[j] * deltaH[0]
                for k := 0; k < rnn.HiddenDim; k++ {
                    gradInputWeight[j][k] = input[j] * deltaH[0] * h[k]
                }
            }
        }
        for j := 0; j < rnn.StateDim; j++ {
            state[j] = deltaH[i] * rnn.HiddenWeight[j][i]
        }
    }
    return [][]float64{gradInput, gradInputWeight, gradHiddenWeight, gradOutputWeight}
}

func main() {
    //定义RNN模型
    rnn := NewRNN(2, 2, 1, 2)
    rnn.InputWeight[0][0] = 0.5
    rnn.InputWeight[0][1] = 0.2
    rnn.InputWeight[1][0] = 0.1
    rnn.InputWeight[1][1] = 0.3
    rnn.HiddenWeight[0][0] = 0.4
    rnn.HiddenWeight[0][1] = 0.4
    rnn.HiddenWeight[1][0] = 0.5
    rnn.HiddenWeight[1][1] = 0.5
    rnn.OutputWeight[0][0] = 0.6
    rnn.OutputWeight[1][0] = 0.7
    //前向传播和反向传播
    output, _ := rnn.Forward([]float64{0.2, 0.4})
    fmt.Println("Output:", output)
    grad := rnn.Backward([]float64{0.2, 0.4}, []float64{0.9})
    fmt.Println("Grad:", grad)
}

Salin selepas log masuk

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan teknologi Golang untuk melaksanakan model RNN. Langkah-langkah daripada struktur asas dan penggunaan RNN hingga pelaksanaan Golang diterangkan. Pada masa yang sama, kami juga memperkenalkan kod sampel supaya pembangun boleh merujuknya untuk amalan. Hari ini, Golang telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang popular Adalah dipercayai bahawa didorong oleh era data besar, sumbangan teknikal Golang untuk melaksanakan model RNN akan menjadi lebih besar dan lebih besar.

Atas ialah kandungan terperinci Golang melaksanakan rnn. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!