🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎

📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃

🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​

📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】

​

 🖍foreword

✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。

如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋

循环神经网（Recurrent Neural Network，RNN）

RNN，循环神经网络，也有人将它翻译为递归神经网络。从这个名字就可以想到，它的结构中存在着“环”。

确实，RNN 和 NN/DNN 的数据单一方向传递不同。RNN 的神经元接受的输入除了“前辈”的输出，还有自身的状态信息，其状态信息在网络中循环传递。

RNN 的结构用图形勾画出来，是下图这样的：

图 1

注意：图中的 AA 并不是一个神经元，而是一个神经网络块，可以简单理解为神经网络的一个隐层。

RNN 的这种结构，使得它很适合应用于序列数据的处理，比如文本、语音、视频等。这类数据的样本间存在顺序关系（往往是时序关系），每个样本和它之前的样本存在关联。

RNN 把所处理的数据序列视作时间序列，在每一个时刻 tt，每个 RNN 的神经元接受两个输入：当前时刻的输入样本 xtxt，和上一时刻自身的输出 ht-1 。

t 时刻的输出：

图1经过进一步简化，将隐层的自连接重叠，就成了下图：

图2

上图展示的是最简单的 RNN 结构，此外 RNN 还存在着很多变种，比如双向 RNN（Bidirectional RNN），深度双向 RNN（Deep Bidirectional RNN）等。

RNN 的作用最早体现在手写识别上，后来在语音和文本处理中也做出了巨大的贡献，近年来也不乏将其应用于图像处理的尝试。

长短时记忆（Long Short Term Memory，LSTM）

LSTM 可以被简单理解为是一种神经元更加复杂的 RNN，处理时间序列中当间隔和延迟较长时，LSTM 通常比 RNN 效果好。

相较于构造简单的 RNN 神经元，LSTM 的神经元要复杂得多，每个神经元接受的输入除了当前时刻样本输入，上一个时刻的输出，还有一个元胞状态（Cell State），LSTM 神经元结构请参见下图：

LSTM 神经元中有三个门。

遗忘门（Forget Gate)：接受xt 和 0ht-1 为输入，输出一个0到11之间的值，用于决定在多大程度上保留上一个时刻的元胞状态ct-1。1表示全保留，0表示全放弃。

输入门（Input Gate）: 用于决定将哪些信息存储在这个时刻的元胞状态 ct ct 中。

输出门（Output Gate）：用于决定输出哪些信息。

 递归神经网络Pytorch的实现

import torch 
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms


# 设备配置
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 超参数
sequence_length = 28
input_size = 28
hidden_size = 128
num_layers = 2
num_classes = 10
batch_size = 100
num_epochs = 2
learning_rate = 0.01

# MNIST 数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data/',
                                           train=True, 
                                           transform=transforms.ToTensor(),
                                           download=True)

test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data/',
                                          train=False, 
                                          transform=transforms.ToTensor())

# 数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                           batch_size=batch_size, 
                                           shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
                                          batch_size=batch_size, 
                                          shuffle=False)

# 循环神经网络（多对一）
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        # 设置初始隐藏和单元格状态 
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) 
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        
        # 前向传播 LSTM
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))  # out: tensor of shape (batch_size, seq_length, hidden_size)
        
        # 解码上一个时间步的隐藏状态
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

model = RNN(input_size, hidden_size, num_layers, num_classes).to(device)


# 损失和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.reshape(-1, sequence_length, input_size).to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 向后和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' 
                   .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.reshape(-1, sequence_length, input_size).to(device)
        labels = labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total)) 

# 模型保存
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')