GatedRecurrentLayer

GatedRecurrentLayer[n]

表示一个可训练的循环层，接受一个向量序列，产生由大小为 n 的向量组成的序列.

GatedRecurrentLayer[n,opts]

包含初始权重和其他参数的选项.

更多信息和选项

  • GatedRecurrentLayer[n] 表示采用表示向量序列的输入矩阵并输出相同长度序列的网络.
  • 输入序列的每个元素是一个大小为 k 的向量，输出序列的每个元素是一个大小为 n 的向量.
  • 在 NetGraph、NetChain 等中，输入向量的大小 k 通常自动推断得出.
  • GatedRecurrentLayer[n] 所表示的网络的输入端口和输出端口为：
  • "Input"由大小为 k 的向量组成的序列
    "Output"由大小为 n 的向量组成的序列
  • 给定输入序列 {x1,x2,…,xn}，GatedRecurrentLayer 利用下列循环关系式输出状态序列 {s1,s2,…,sn}：
  • 输入门it=LogisticSigmoid[Wix.xt+Wis.st-1+bi]
    重置门rt=LogisticSigmoid[Wrx.xt+Wrs.st-1+br]
    记忆门mt=Tanh[Wmx.xt+Wms.(rt* st-1)+bm]
    状态st=(1-it)*mt+it*st-1
  • GatedRecurrentLayer 的上述定义基于由 Chung 等在 Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling, 2014 中描述的变量.
  • GatedRecurrentLayer[n] 还有一个状态端口 "State"，它是一个大小为 n 的向量.
  • 在 NetGraph 中，可以使用形式为 src->NetPort[layer,"State"] 的连接提供 GatedRecurrentLayer 的状态的初始值，对应于循环关系式中的 s0. 缺省的初始值为零向量.
  • 在 NetGraph 中，可以用形式为 NetPort[layer,"State"]->dst 的连接来获取 GatedRecurrentLayer 的状态的终值，它对应于循环关系中的 sT.
  • NetStateObject 可以用来创建一个网络，该网络将记住当网络应用于输入时 GatedRecurrentLayer 的状态更新后的值.
  • 在大小为 k 的向量上操作的初始化过的 GatedRecurrentLayer[…] 含有下列可训练的数组：
  • "InputGateInputWeights"Wix大小为 n×k 的矩阵
    "InputGateStateWeights"Wis大小为 n×n 的矩阵
    "InputGateBiases"bi大小为 n 的向量
    "ResetGateInputWeights"Wrx大小为 n×k 的矩阵
    "ResetGateStateWeights"Wrs大小为 n×n 的矩阵
    "ResetGateBiases"br大小为 n 的向量
    "MemoryGateInputWeights"Wmx大小为 n×k 的矩阵
    "MemoryGateStateWeights"Wms大小为 n×n 的矩阵
    "MemoryGateBiases"bm大小为 n 的向量
  • 在 GatedRecurrentLayer[n,opts] 中，可以用形式为 "array"->value 的规则把初值赋给可训练数组.
  • 可包括以下训练参数：
  • "Dropout" Nonedropout 规则，其中，根据概率将单元设为零
    LearningRateMultipliersAutomatic可训练数组的学习率乘子
  • 指定 "Dropout"->None 将禁止在训练时进行 dropout.
  • 指定 "Dropout"->p 将以 dropout 概率 p 应用自动选择的 dropout 方法.
  • 指定 "Dropout"->{"method1"->p1,"method2"->p2,…} 可用来按相应的 dropout 概率组合不同的 dropout 方法. 可能的方法包括：
  • "VariationalWeights"dropout 应用于权重矩阵（默认）之间的递归连接
    "VariationalInput"对来自输入的门贡献 (gate contribution) 应用 dropout，在序列中的每一步使用同样模式的单元
    "VariationalState"对来自前面状态的门贡献 (gate contribution) 应用 dropout，在序列中的每一步使用同样模式的单元
    "StateUpdate"在加到前面的状态之前，对状态更新向量应用 dropout，在序列中的每一步使用不同模式的单元
  • dropout 方法 "VariationalInput" 和 "VariationalState" 是基于 Gal et al. 2016 方法，其中， "StateUpdate" 是基于 Semeniuta et al. 2016 方法，"VariationalWeights"是基于 Merity 等 2017 方法.
  • GatedRecurrentLayer[n,"Input"->shape] 允许指定输入的形状. shape 的可能的形式为：
  • NetEncoder[…]生成向量序列的编码器
    {len,k}由 len 个长度为 k 的向量组成的序列
    {len,Automatic}由 len 个向量组成的序列，其中向量的长度由推断而得
    {"Varying",k}不同数量的向量，每个向量的长度为 k
    {"Varying",Automatic}不同数量的向量，每个向量的长度由推断而得
  • 当 NumericArray 作为输入时，输出将是 NumericArray.
  • Options[GatedRecurrentLayer] 给出构建网络层的默认选项列表. Options[GatedRecurrentLayer[…]] 给出在某些数据上运行网络层的默认选项列表.
  • Information[GatedRecurrentLayer[…]] 给出关于网络层的报告.
  • Information[GatedRecurrentLayer[…],prop] 给出 GatedRecurrentLayer[…] 的属性 prop 的值. 可能的属性与 NetGraph 相同.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

创建一个 GatedRecurrentLayer，产生由长度为 3 的向量组成的序列：

创建一个随机初始化的 GatedRecurrentLayer，接受由长度为 2 的向量组成的序列，产生由长度为 3 的向量组成的序列：

对输入序列应用该层：

范围  (5)

Arguments  (1)

创建一个 GatedRecurrentLayer，生成长度为 3 的向量序列：

Ports  (4)

创建一个随机初始化的 GatedRecurrentLayer，接受一个字符串， 产生由长度为 2 的向量组成的序列：

对输入字符串应用该层：

将该层逐项作用于一批输入：

创建一个随机初始化的网络，接受由长度为 2 的向量组成的序列，产生一个长度为 3 的向量：

对输入应用该层：

将该层逐项作用于一批输入：

创建一个 NetGraph，允许设置 GatedRecurrentLayer 的初始状态：

创建一个 NetGraph，允许获取 GatedRecurrentLayer 的终态：

终态是输出序列的最后一个元素：

选项  (2)

"Dropout"  (2)

创建一个 GatedRecurrentLayer，同时指定 dropout 方法：

创建一个随机初始化的、具有指定 dropout 概率的 GatedRecurrentLayer：

在向量序列上运行该层：

在运行过程中 dropout 没有任何影响：

用 NetEvaluationMode 来强制 dropout 的训练行为：

对同样的输入进行多次运行会给出不同的结果：

应用  (2)

产生训练数据，由描述两位数相加及其相应数值结果的字符串组成：

使用堆叠的、读取输入字符串并预测数值结果的 GatedRecurrentLayer 层创建一个网络：

训练该网络：

对输入列表应用训练过的网络：

基于含有 x 和 y 的字符串创建训练数据，通过比较 x 和 y 的数量得出 Less、Greater 或 Equal. 训练数据由最长为 8 的所有可能的字符串组成：

创建含有 GatedRecurrentLayer 的网络，读入一个字符串，预测是 Less、Greater 还是 Equal：

训练该网络：

对输入列表应用训练过的网络：

在整个训练集上测量准确度：

属性和关系  (1)

NetStateObject 可用来创建一个能记住 GatedRecurrentLayer 的状态的网络：

每次计算都将改变储存在 NetStateObject 中的状态：

Wolfram Research (2017)，GatedRecurrentLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/GatedRecurrentLayer.html.

文本

Wolfram Research (2017)，GatedRecurrentLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/GatedRecurrentLayer.html.

CMS

Wolfram 语言. 2017. "GatedRecurrentLayer." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/GatedRecurrentLayer.html.

APA

Wolfram 语言. (2017). GatedRecurrentLayer. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/GatedRecurrentLayer.html 年

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