GRU(Gated Recurrent Unit) 更新过程推导及简单代码实现
RNN网络考虑到了具有时间数列的样本数据，但是RNN仍存在着一些问题，比如随着时间的推移，RNN单元就失去了对很久之前信息的保存和处理的能力，而且存在着gradient vanishing问题。
所以有些特殊类型的RNN网络相继被提出，比如LSTM(long short term memory)和GRU(gated recurrent unit)().这里我主要推导一下GRU参数的迭代过程GRU单元结构如下图所示
1479126283494.jpg
数据流过程如下
其中
表示Hadamard积，即对应元素乘积；下标表示节点的index，上标表示时刻；
表示隐层到输出层的参数矩阵,
分别是隐层和输出层的节点个数；
分别表示输入和上一时刻隐层到更新门z的连接矩阵，
表示输入数据的维度；
分别表示输入和上一时刻隐层到重置门r的连接矩阵；
分别表示输入和上一时刻的隐层到待选状态
的连接矩阵。
针对于时刻t，使用链式求导法则，计算参数矩阵的梯度,其中E是代价函数，首先计算对隐层输出的梯度，因为隐层输出牵涉到多个时刻
所以
其中
分别是对应激活函数的线性和部分
令
则
将上面的式子矢量化(行向量)表示：
那接下来使用matlab来实现一个小例子，看看GRU的效果，同样是二进制相加的问题
- function error= GRUtest( )
- % 初始化训练数据
- uNum=16;%单元个数
- maxInt=2^uNum;
- % 初始化网络结构
- xdim=2;
- ydim=1;
- hdim=16;
- eta=0.1;
- %初始化网络参数
- Wy=rand(hdim,ydim)*2-1;
- Wr=rand(xdim,hdim)*2-1;
- Ur=rand(hdim,hdim)*2-1;
- W =rand(xdim,hdim)*2-1;
- U =rand(hdim,hdim)*2-1;
- Wz=rand(xdim,hdim)*2-1;
- Uz=rand(hdim,hdim)*2-1;
-
- rvalues=zeros(uNum+1,hdim);
- zvalues=zeros(uNum+1,hdim);
- hbarvalues=zeros(uNum,hdim);
- hvalues = zeros(uNum,hdim);
- yvalues=zeros(uNum,ydim);
-
- for p=1:10000
- aInt=randi(maxInt/2);
- bInt=randi(maxInt/2);
- cInt=aInt+bInt;
- at=dec2bin(aInt)-'0';
- bt=dec2bin(bInt)-'0';
- ct=dec2bin(cInt)-'0';
- a=zeros(1,uNum);
- b=zeros(1,uNum);
- c=zeros(1,uNum);
- a(1:size(at,2))=at(end:-1:1);
- b(1:size(bt,2))=bt(end:-1:1);
- c(1:size(ct,2))=ct(end:-1:1);
- xvalues=[a;b]';
- d=c';
-
- % 前向计算
- rvalues(1,:)=sigmoid(xvalues(1,:)*Wr);
- hbarvalues(1,:)=outTanh(xvalues(1,:)*W);
- zvalues(1,:)=sigmoid(xvalues(1,:)*Wz);
- hvalues(1,:)=zvalues(1,:).*hbarvalues(1,:);
- yvalues(1,:)=sigmoid(hvalues(1,:)*Wy);
- for t=2:uNum
- rvalues(t,:)=sigmoid(xvalues(t,:)*Wr+hvalues(t-1,:)*Ur);
- hbarvalues(t,:)=outTanh(xvalues(t,:)*W+(rvalues(t,:).*hvalues(t-1,:))*U);
- zvalues(t,:)=sigmoid(xvalues(t,:)*Wz+hvalues(t-1,:)*Uz);
- hvalues(t,:)=(1-zvalues(t,:)).*hvalues(t-1,:)+zvalues(t,:).*hbarvalues(t,:);
- yvalues(t,:)=sigmoid(hvalues(t,:)*Wy);
- end
-
- % 误差反向传播
- delta_r_next=zeros(1,hdim);
- delta_z_next=zeros(1,hdim);
- delta_h_next=zeros(1,hdim);
- delta_next=zeros(1,hdim);
-
- dWy=zeros(hdim,ydim);
- dWr=zeros(xdim,hdim);
- dUr=zeros(hdim,hdim);
- dW=zeros(xdim,hdim);
- dU=zeros(hdim,hdim);
- dWz=zeros(xdim,hdim);
- dUz=zeros(hdim,hdim);
-
- for t=uNum:-1:2
- delta_y=(yvalues(t,:)-d(t,:)).*diffsigmoid(yvalues(t,:));
- delta_h=delta_y*Wy'+delta_z_next*Uz'+delta_next*U'.*rvalues(t+1,:)+delta_r_next*Ur'+delta_h_next.*(1-zvalues(t+1,:));
- delta_z=delta_h.*(hbarvalues(t,:)-hvalues(t-1,:)).*diffsigmoid(zvalues(t,:));
- delta =delta_h.*zvalues(t,:).*diffoutTanh(hbarvalues(t,:));
- delta_r=hvalues(t-1,:).*((delta_h.*zvalues(t,:).*diffoutTanh(hbarvalues(t,:)))*U').*diffsigmoid(rvalues(t,:));
-
- dWy=dWy+hvalues(t,:)'*delta_y;
- dWz=dWz+xvalues(t,:)'*delta_z;
- dUz=dUz+hvalues(t-1,:)'*delta_z;
- dW =dW+xvalues(t,:)'*delta;
- dU =dU+(rvalues(t,:).*hvalues(t-1,:))'*delta ;
- dWr=dWr+xvalues(t,:)'*delta_r;
- dUr=dUr+hvalues(t-1,:)'*delta_r;
-
- delta_r_next=delta_r;
- delta_z_next=delta_z;
- delta_h_next=delta_h;
- delta_next =delta;
-
- end
-
- t=1;
- delta_y=(yvalues(t,:)-d(t,:)).*diffsigmoid(yvalues(t,:));
- delta_h=delta_y*Wy'+delta_z_next*Uz'+delta_next*U'.*rvalues(t+1,:)+delta_r_next*Ur'+delta_h_next.*(1-zvalues(t+1,:));
- delta_z=delta_h.*(hbarvalues(t,:)-0).*diffsigmoid(zvalues(t,:));
- delta =delta_h.*zvalues(t,:).*diffoutTanh(hbarvalues(t,:));
- delta_r=0.*((delta_h.*zvalues(t,:).*diffoutTanh(hbarvalues(t,:)))*U').*diffsigmoid(rvalues(t,:));
-
- dWy=dWy+hvalues(t,:)'*delta_y;
- dWz=dWz+xvalues(t,:)'*delta_z;
- dW =dW+xvalues(t,:)'*delta;
- dWr=dWr+xvalues(t,:)'*delta_r;
-
- Wy = Wy-eta*dWy;
- Wr = Wr-eta*dWr;
- Ur = Ur-eta*dUr;
- W = W -eta*dW;
- U = U-eta*dU;
- Wz = Wz-eta*dWz;
- Uz = Uz-eta*dUz;
- error = (norm(yvalues-d,2))/2.0;
- %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
- if mod(p,500)==0
- fprintf('******************第%s次迭代****************\n',int2str(p));
- yvalues=round(yvalues(end:-1:1));
- y=bin2dec(int2str(yvalues'));
- fprintf('y=%d\n',y);
- fprintf('c=%d\n',cInt);
- fprintf('样本误差:e=%f\n',error);
- end
- end
- end
-
- function f=sigmoid(x)
- f=1./(1+exp(-x));
- end
-
- function fd = diffsigmoid(f)
- fd=f.*(1-f);
- end
-
- function g=outTanh(x)
- g=1-2./(1+exp(2*x));
- end
-
- function gd=diffoutTanh(g)
- gd=1-g.^2;
- end
部分实验结果
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