Golang implémente rnn

Ces dernières années, la technologie du deep learning a été largement utilisée dans le domaine de l'informatique. Parmi eux, le réseau neuronal récurrent (RNN) est une structure importante qui joue un rôle clé dans le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres domaines.

Pour les développeurs Golang, l'implémentation de RNN utilisant ce langage est une tâche importante. Par conséquent, cet article expliquera en détail la mise en œuvre de la technologie RNN dans Golang. Cet article abordera les aspects suivants :

• Qu'est-ce que RNN
• La structure de RNN
• La technologie RNN mise en œuvre par Golang
• Exemple de code
• Résumé

Qu'est-ce que RNN

Le réseau neuronal récurrent est une sorte de réseau neuronal récurrent réseau neuronal structuré. Comparé à d'autres réseaux de neurones, RNN peut gérer des données de type séquence. Par exemple, le langage naturel, les signaux du domaine temporel, etc.

La structure de RNN

La structure de RNN est très particulière. Il diffère des autres réseaux de neurones en ce sens que chaque neurone reçoit une entrée provenant de la sortie du neurone précédent. En d’autres termes, RNN conserve l’état précédemment calculé lors du traitement des données de séquence.

Plus précisément, la structure de RNN est celle indiquée sur la figure.

[Image]

On peut voir que RNN contient principalement trois parties : la couche d'entrée, la couche cachée et la couche de sortie. Parmi eux, la couche d'entrée est utilisée pour recevoir des données externes, tandis que la couche cachée est utilisée pour calculer et modifier l'état actuel. Enfin, la couche de sortie génère le résultat final.

Technologie RNN implémentée dans Golang

Pour utiliser Golang pour implémenter RNN, nous devons d'abord comprendre la programmation simultanée et la technologie de programmation de réseaux neuronaux dans le langage Go.

Pour la programmation simultanée, Go fournit des fonctionnalités liées aux goroutines et aux chaînes. Goroutine est un thread léger en langage Go. Il consomme très peu de ressources mémoire et fonctionne très efficacement. Channel est une technologie de communication synchrone qui peut être utilisée pour transférer des données entre différentes goroutines.

Pour la technologie de programmation de réseaux neuronaux, nous devons comprendre comment créer des modèles de réseaux neuronaux et comment utiliser les optimiseurs et les fonctions de perte.

Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Définir la structure et les paramètres de RNN

Dans Golang, nous définissons RNN comme une structure. Plus précisément, nous devons définir la taille de l'entrée et de la sortie, la taille de la couche cachée, la taille de l'état, etc.

2. Définir des algorithmes de propagation avant et arrière

L'algorithme de propagation avant de RNN calcule le résultat de l'état précédent et de l'entrée actuelle et le transmet à l'état de couche suivant. Le but de l’algorithme de rétropropagation est de calculer la perte et de mettre à jour les poids selon différents optimiseurs.

Dans Golang, nous pouvons utiliser la règle de chaîne pour implémenter l'algorithme de rétropropagation. La méthode de mise en œuvre spécifique consiste à dériver d'abord la fonction de perte, puis à mettre à jour le poids selon la formule correspondante.

3. Définir les fonctions de perte et les optimiseurs

L'entropie croisée est une fonction de perte courante, et Adagrad est un optimiseur commun. Dans Golang, nous pouvons utiliser le package math de la bibliothèque standard pour définir ces fonctions.

Exemple de code

Vous trouverez ci-dessous un exemple de code simple qui montre comment implémenter un modèle RNN simple à l'aide de 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)
}

Résumé

Cet article présente la technologie de Golang pour la mise en œuvre de modèles RNN. Les étapes depuis la structure de base et l'utilisation de RNN jusqu'à la mise en œuvre de Golang sont expliquées. Dans le même temps, nous introduisons également des exemples de code auxquels les développeurs peuvent se référer pour s'entraîner. Aujourd'hui, Golang est devenu un langage de programmation populaire. On pense que, sous l'impulsion de l'ère du Big Data, la contribution technique de Golang à la mise en œuvre des modèles RNN deviendra de plus en plus importante.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!