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rnnjava源代码 java源代码分析

IT技术模型

JAVA和JAVA script的区别和联系java和javascript 的区别实际上是一个很大的问题 。先明确一点，我对JAVASCRIPT并没有像JAVA那样熟悉，所以错误时难免的 。供大家讨论
现在主要从语言角度加以区别：
当然，java和javascript是有相同点的，javascript是一种基于java基本语句和控制流之上的简单简化，所以java和javascript在许多语法上是一致的，并且javascript也具有面向对象，事件驱动和安全性的特性，只是没有java那么完整而已 。
1.语言产生的目的不同：
javascript 是netscape 公司为了扩展netscape navigatior 功能而设计的一种插入html中的脚本语言，它的主要目的是为了提供浏览器端的动态交互性质，它的前生是live script；
java 是sun 公司开发的一种自然的网络面向对象语言，目的是开发分布式应用，它的前生是OAK,它几乎应用于分布式应用的各个部分，在浏览器端有JAVA APPLET,在应用程序端有J2SE,在服务器端有J2EE,还有再小终端上有J2ME等；
2.语言的执行过程和环境不一样：
JAVASCRIPT 是有浏览器端解释执行的，它不需要编译 。
java是需要通过jdk进行编译生成字节流，然后通过代码装载器在java虚拟机执行 。它可以在有虚拟机的任何地方加载运行 。比如java applet ,尽管它是在浏览器端执行的 ， 但是它是有浏览器的java插件执行的，如果没有java虚拟机的浏览器，不能执行java applet.
3.JAVA SCRIPT 是内嵌在HTML 网页中的，当然也可以动态转载（它是解释性） ， 而JAVA同HTML是没有关系的，当然JAVA APPLET 是需要在网页中嵌代码 。
4. JAVA SCRIPT 主要是在浏览器端提供动态交互作用的,除了可以调用URL之外，不能同WEB SERVER (服务端）进行交互 。而JAVA (JAVA APPLET)可以同WEB SERVER 建立各种联系和交互 。
5.许多语法特性都有很大区别，比如变量的强类型检查，面向对象特性（继承性）等，都是不一样的，具体的语法的特性区别，希望大家自己去比较 。
另外，JAVASCRIPT 同 JAVA APPLET 是可以进行交互的 。
JAVASCRIPT 在语法和语言的基本特性有很大的相似性 。如果你是一个JAVA初学者，并且想从事动态网页设计，我建议可以从JAVASCRIPT和JAVA APPLET入手学习JAVA 。
or:
Pytorch_循环神经网络RNN RNN是Recurrent Neural Networks的缩写rnnjava源代码，即循环神经网络，它常用于解决序列问题 。RNN有记忆功能，除rnnjava源代码了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据 。它常用于语音识别、翻译等场景之中 。
RNN是序列模型的基?。」苣芄恢苯拥饔孟殖傻腞NN算法 ， 但后续的复杂网络很多构建在RNN网络的基础之上，如Attention方法需要使用RNN的隐藏层数据 。RNN的原理并不复杂，但由于其中包括循环，很难用语言或者画图来描述，最好的方法是自己手动编写一个RNN网络 。本篇将介绍RNN网络的原理及具体实现 。
在学习循环神经网络之前 ， 先看看什么是序列 。序列sequence简称seq ， 是有先后顺序的一组数据 。自然语言处理是最为典型的序列问题，比如将一句话翻译成另一句话时，其中某个词汇的含义不仅取决于它本身，还与它前后的多个单词相关 。类似的，如果想预测电影的情节发展，不仅与当前的画面有关 ， 还与当前的一系列前情有关 。在使用序列模型预测的过程中 ， 输入是序列 ， 而输出是一个或多个预测值 。
在使用深度学习模型解决序列问题时，最容易混淆的是，序列与序列中的元素。在不同的场景中，定义序列的方式不同，当分析单词的感情色彩时，一个单词是一个序列seqrnnjava源代码；当分析句子感情色彩时，一个句子是一个seq，其中的每个单词是序列中的元素rnnjava源代码；当分析文章感情色彩时，一篇文章是一个seq 。简单地说，seq是最终使用模型时的输入数据，由一系列元素组成 。
当分析句子的感情色彩时 ， 以句为seq ， 而句中包含的各个单词的含义，以及单词间的关系是具体分析的对象，此时 ， 单词是序列中的元素，每一个单词又可有多维特征 。从单词中提取特征的方法将在后面的自然语言处理中介绍 。
RNN有很多种形式，单个输入单个输入；多个输入多个输出，单个输入多个输出等等 。
【rnnjava源代码 java源代码分析】 举个最简单的例子：用模型预测一个四字短语的感情色彩，它的输入为四个元素X={x1,x2,x3,x4}，它的输出为单个值Y={y1} 。字的排列顺序至关重要，比如“从好变坏”和“从坏变好”，表达的意思完全相反 。之所以输入输出的个数不需要一一对应，是因为中间的隐藏层 ， 变向存储中间信息 。
如果把模型设想成黑盒，如下图所示：
如果模型使用全连接网络 ， 在每次迭代时，模型将计算各个元素x1,x2...中各个特征f1,f2...代入网络，求它们对结果y的贡献度 。
RNN网络则要复杂一些，在模型内部 ， 它不是将序列中所有元素的特征一次性输入模型，而是每一次将序列中单个元素的特征输入模型 ， 下图描述了RNN的数据处理过程，左图为分步展示，右图将所有时序步骤抽象成单一模块 。
第一步：将第一个元素x1的特征f1,f2...输入模型，模型根据输入计算出隐藏层h 。
第二步：将第二个元素x2的特征输入模型 ， 模型根据输入和上一步产生的h再计算隐藏层h ， 其它元素以此类推 。
第三步：将最后一个元素xn的特征输入模型 ， 模型根据输入和上一步产生的h计算隐藏层h和预测值y 。
隐藏层h可视为将序列中前面元素的特征和位置通过编码向前传递，从而对输出y发生作用，隐藏层的大小决定了模型携带信息量的多少 。隐藏层也可以作为模型的输入从外部传入，以及作为模型的输出返回给外部调用 。
本例仍使用上篇中的航空乘客序列数据，分别用两种方法实现RNN：自己编写程序实现RNN模型，以及调用Pytorch提供的RNN模型 。前一种方法主要用于剖析原理 ， 后一种用于展示常用的调用方法 。
首先导入头文件，读取乘客数据，做归一化处理，并将数据切分为测试集和训练集，与之前不同的是加入了create_dataset函数 ， 用于生成序列数据，序列的输入部分，每个元素中包括两个特征：前一个月的乘客量prev和月份值mon，这里的月份值并不是关键特征，主要用于在例程中展示如何使用多个特征 。
第一步：实现模型类 ， 此例中的RNN模型除了全连接层，还生成了一个隐藏层 ， 并在下一次前向传播时将隐藏层输出的数据与输入数据组合后再代入模型运算 。
第二步，训练模型，使用全部数据训练500次，在每次训练时，内部for循环将序列中的每个元素代入模型 ， 并将模型输出的隐藏层和下一个元素一起送入下一次迭代 。
第三步：预测和作图 ， 预测的过程与训练一样，把全部数据拆分成元素代入模型，并将每一次预测结果存储在数组中，并作图显示 。
需要注意的是，在训练和预测过程中 ， 每一次开始输入新序列之前 ， 都重置了隐藏层 ， 这是由于隐藏层的内容只与当前序列相关 ， 序列之间并无连续性 。
程序输出结果如下图所示：
经过500次迭代，使用RNN的效果明显优于上一篇中使用全连接网络的拟合效果，还可以通过调整超参数以及选择不同特征，进一步优化 。
使用Pytorch提供的RNN模型，torch.nn.RNN类可直接使用 ， 是循环网络最常用的解决方案 。RNN ， LSTM ， GRU等循环网络都实现在同一源码文件torch/nn/modules/rnn.py中 。
第一步：创建模型 ， 模型包含两部分，第一部分是Pytorch提供的RNN层，第二部分是一个全连接层，用于将RNN的输出转换成输出目标的维度 。
Pytorch的RNN前向传播允许将隐藏层数据h作为参数传入模型，并将模型产生的h和y作为函数返回值 。形如： pred, h_state = model(x, h_state)
什么情况下需要接收隐藏层的状态h_state，并转入下一次迭代呢rnnjava源代码？当处理单个seq时，h在内部前向传递；当序列与序列之间也存在前后依赖关系时，可以接收h_state并传入下一步迭代 。另外，当模型比较复杂如LSTM模型包含众多参数 ， 传递会增加模型的复杂度 ， 使训练过程变慢 。本例未将隐藏层转到模型外部，这是由于模型内部实现了对整个序列的处理，而非处理单个元素，而每次代入的序列之间又没有连续性 。
第二步：训练模型，与上例中把序列中的元素逐个代入模型不同，本例一次性把整个序列代入了模型，因此，只有一个for循环 。
Pythorch支持批量处理，前向传递时输入数据格式是[seq_len, batch_size, input_dim)，本例中输入数据的维度是[100, 1, 2]，input_dim是每个元素的特征数 ， batch_size是训练的序列个数，seq_len是序列的长度，这里使用70%作为训练数据，seq_len为100 。如果数据维度的顺序与要求不一致，一般使用transpose转换 。
第三步：预测和作图 ， 将全部数据作为序列代入模型，并用预测值作图 。
程序输出结果如下图所示：
可以看到，经过500次迭代，在前100个元素的训练集上拟合得很好，但在测试集效果较差，可能存在过拟合 。
深入浅出RNN RNN是深度学习在自然语言处理领域中的元老级神经网络 ， 它奠定了神经网络技术在NLP领域的发展方向 ， 其名声仅此于CNN，虽然近年来它已经鲜少露面，但江湖地位不减，就连当红明星GRU和LSTM都是它的变种 。
RNN（Recurrent Neural Networks），循环神经网络，指的是模型循环处理每个input，每次循环迭代称为time（在公式中简称“t”） 。Figure 1中，等号右侧部分就是RNN的展开图：input ， （~）经过隐藏层循环处理，每个time会生成一个output，（~），此外还会生成一个hidden state， ， 它是隐藏层对input的学习成果 ， hidden state会和下一个input一起作为参数传入隐藏层(红色箭头) 。
我在 深入浅出全连接层 中提过 ， RNN是由全连接层（Linear layer）组成的，准确地说，RNN中的input layer、hidden layer、output layer，就是Figure 1中的那些箭头，它们都是全连接层 。
本文将会以重写RNN的方式来由浅入深剖析RNN，点击【 这里 】可以查看完整源码 。
除了使用 Fastai Library 外 ， 还会用它的轻量级NLP数据集：。数据集是从0到9999的英文数字：“one, two, three, four, five, ......,nine thousand nine hundred ninety eight, nine thousand nine hundred ninety nine” 。
我们的任务就是创建一个RNN N-gram语言模型来学习数数，比如说，看到“one, two, three, four, five, ”这10个连续token（","也是一个token），就能预测出第11个token是"six" 。关于token、N-gram、语言模型、embedding以及nlp mini-batch等内容，可以回看以前的文章 自己动手开发AI影评写作机器人，这里不再赘述 。
如Figure 1所示，Model1通过一个for循环来（递归）处理每个input（token） ， 并将hidden state传递到下一个循环，等到N个（x.shape[1]）token都学习完之后，用第N个hidden state来生成一个output 。这就是RNN根据前面N个token来预测第N 1个token的过程 。
之所以RNN可以预测第N 1个token，是因为hidden state包含了前面N个token的信息 。h = hF.relu(self.input(self.emb(x[:, i]))) ， 为RNN预测提供了前文的信息 。
Learner是Fastai提供用于模型训练的library，“acc_f”这栏显示的是模型的预测准确率：45.9% 。
Model1的hidden state只保留了同一个mini-batch内的token信息，一旦开始学习新的mini-batch ， hidden state就会清零： h = torch.zeros(x.shape[0], nh).to(device=x.device)。
因此，Model3会保留前一个mini-batch训练得到的hidden state，换句话说 ， 此时的hidden state保留了整个dataset的信息 。不仅如此，Model3不只是预测第N 1个token，它会预测所有token的下一个token 。
Model3实现了RNN的基本功能 ， 它的预测准确率达到72.2% 。除此之外，用tanh替代relu ， 准确率会提升到75.4%，标准RNN的默认激活函数就是tanh 。
Model4是Model3的对标模型，用Pytorch官方提供的RNN实现 ， 从训练结果来看，它准确率比Model3要低不少，因此 ， 这里温馨提醒，不要把官方code当作圣旨 。实践表明，relu batchnorm的组合应用到RNN中卓有成效 ， 可惜，它无法作用于nn.RNN 。
虽然nn.RNN的表现不如自己手撸的好，但并不是鼓励大家自己造轮子，而且本人也很反对像自己造轮子这种几乎不输出价值的工作方式 。事实上，当我们使用2层RNN之后，Model4的表现就优于Model3了 。
2层RNN的结构如下图所示，2个隐藏层虽然比1个隐藏层效果更好，但计算量也翻倍了 ， 由于全连接层的参数数量比卷积层的要多得多，深层RNN的训练时间要远远长于相同深度的CNN，因此，RNN层数不宜过多 。
RNN虽然通过hidden state来保留各token的信息，但它并不能有效地处理和使用这些信息 ， 它会将所有训练得来的信息都一股脑地塞进hidden state，并用它来影响后续每个token的学习，而且这种影响不管是好是坏都会随着训练的深入，像滚雪球一样有增无减地将越多越多的信息裹胁进来 。
显然RNN缺乏对新老信息（hidden state和token）的调控，这样一来，当要学习的token较多时，起始部分的token信息在hidden state中的占比就会越来越?。?换句话说，文本起始部分的内容很容易会被忘记 。
GPU和LSTM就是专门为了应对长文本训练而设计的，它们为RNN中增加了input gate、output gate、forget gate、update gate等机制 ， 对进出信息进行筛?。?丢弃过时的、无用的信息 ， 调控输入信息对模型训练的影响力等 。
Model5用GRU替代了RNN后，在相同情况下，模型准确率又有了提升，达到了83.8% 。关于GRU的分析留待下一篇博文，这里不作展开 。
本文通过重构RNN的方式详解了RNN模型的构成 ， 通过分析它的缺陷，进一步介绍了GRU和LSTM的工作原理 。
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