In den letzten Jahren wurde die Deep-Learning-Technologie in der Informatik weit verbreitet eingesetzt. Unter ihnen ist das wiederkehrende neuronale Netzwerk (RNN) eine wichtige Struktur, die eine Schlüsselrolle in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung und anderen Bereichen spielt.
Für Golang-Entwickler ist die RNN-Implementierung mit dieser Sprache eine wichtige Aufgabe. Daher wird in diesem Artikel die Implementierung der RNN-Technologie in Golang ausführlich erläutert. In diesem Artikel werden die folgenden Aspekte besprochen:
- Was ist RNN?
- Die Struktur der RNN-Technologie, die von Golang implementiert wird strukturiertes neuronales Netzwerk. Im Vergleich zu anderen neuronalen Netzen kann RNN Daten vom Sequenztyp verarbeiten. Zum Beispiel natürliche Sprache, Zeitbereichssignale usw.
- Die Struktur von RNN
- Die Struktur von RNN ist etwas ganz Besonderes. Es unterscheidet sich von anderen neuronalen Netzen dadurch, dass jedes Neuron Eingaben von den Ausgaben des vorherigen Neurons erhält. Mit anderen Worten: RNN behält bei der Verarbeitung von Sequenzdaten den zuvor berechneten Zustand bei.
- Im Einzelnen ist die Struktur von RNN wie in der Abbildung dargestellt.
[Bild]
Es ist ersichtlich, dass RNN hauptsächlich drei Teile enthält: Eingabeschicht, verborgene Schicht und Ausgabeschicht. Unter anderem wird die Eingabeebene zum Empfang externer Daten verwendet, während die verborgene Ebene zur Berechnung und Bearbeitung des aktuellen Status verwendet wird. Schließlich gibt die Ausgabeschicht das Endergebnis aus.
In Golang implementierte RNN-Technologie
Um Golang zur Implementierung von RNN zu verwenden, müssen wir zunächst die gleichzeitige Programmierung und die Programmiertechnologie für neuronale Netze in der Go-Sprache verstehen.
Für die gleichzeitige Programmierung bietet Go Goroutine- und kanalbezogene Funktionen. Goroutine ist ein leichter Thread in der Go-Sprache. Es verbraucht sehr wenig Speicherressourcen und läuft sehr effizient. Channel ist eine synchrone Kommunikationstechnologie, die zum Übertragen von Daten zwischen verschiedenen Goroutinen verwendet werden kann.
Für die Programmiertechnologie neuronaler Netze müssen wir verstehen, wie man neuronale Netzmodelle erstellt und Optimierer und Verlustfunktionen verwendet.
Die spezifischen Schritte sind wie folgt:
Definieren Sie die Struktur und Parameter von RNN
In Golang definieren wir RNN als Struktur. Insbesondere müssen wir die Größe der Eingabe und Ausgabe, die Größe der verborgenen Ebene, die Größe des Staates usw. definieren.
Definieren Sie Vorwärtsausbreitungs- und Rückwärtsausbreitungsalgorithmen.
Der Vorwärtsausbreitungsalgorithmus von RNN berechnet das Ergebnis des vorherigen Zustands und der aktuellen Eingabe und übergibt es an den nächsten Schichtzustand. Der Zweck des Backpropagation-Algorithmus besteht darin, den Verlust zu berechnen und die Gewichte entsprechend verschiedenen Optimierern zu aktualisieren.
- In Golang können wir die Kettenregel verwenden, um den Backpropagation-Algorithmus zu implementieren. Die spezifische Implementierungsmethode besteht darin, zuerst die Verlustfunktion abzuleiten und dann das Gewicht gemäß der entsprechenden Formel zu aktualisieren.
Verlustfunktionen und Optimierer definieren
- Kreuzentropie ist eine häufige Verlustfunktion und Adagrad ist ein häufiger Optimierer. In Golang können wir das Mathematikpaket in der Standardbibliothek verwenden, um diese Funktionen zu definieren.
Beispielcode
Nachfolgend finden Sie einen einfachen Beispielcode, der zeigt, wie ein einfaches RNN-Modell mit Golang implementiert wird.
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)
}Nach dem Login kopieren
Zusammenfassung
- Dieser Artikel stellt Golangs Technologie zur Implementierung von RNN-Modellen vor. Die Schritte von der Grundstruktur und Verwendung von RNN bis zur Golang-Implementierung werden erläutert. Gleichzeitig stellen wir auch Beispielcode vor, auf den Entwickler zum Üben zurückgreifen können. Heute ist Golang zu einer beliebten Programmiersprache geworden, und ich glaube, dass Golangs technischer Beitrag zur Implementierung von RNN-Modellen durch das Zeitalter von Big Data immer größer werden wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang implementiert rnn. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
