14、循环神经网络与聚类技术详解

循环神经网络与聚类技术详解

循环神经网络（RNN）基础

在处理具有时间依赖的数据时，循环神经网络（RNN）是一种非常有效的工具。下面是一个简单的RNN模型的代码示例：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', 
metrics=['accuracy'])
print(model.summary())
model.fit(X_train, y_train2, validation_data=(X_test, y_test2), 
epochs=50, batch_size=1024)

该数据集共有12,679个独特的单词。嵌入层将每个单词表示为32维空间中的向量，因此嵌入层有405,728个参数。每个32维的嵌入输入连接到一个隐藏层单元，共有32个权重，再加上一个偏置，以及连接前一个隐藏单元值到当前隐藏单元的权重，该层总共有34个权重。由于有嵌入层的输出，在SimpleRNN层中不需要指定输入形状。模型运行后，输出分类准确率接近87%。

传统RNN的问题

传统RNN在处理具有多个时间步的预测时，随着时间步的增加，早期层的输入对后期层输出的影响会变小。以下是隐藏层值的计算公式：
- (h_1 = Wx_1)
- (h_2 = Wx_2 + Uh_1 = Wx_2 + UWx_1)
- (h_3 = Wx_3 + Uh_2 = Wx_3 + UWx_2 + U^2Wx_1)
- (h_4 = Wx_4 + Uh_3 = Wx_4 + UW