1、雙向RNN
2、堆疊的雙向RNN
3、雙向LSTM實現MNIST數據集分類
1、雙向RNN雙向RNN(Bidirectional RNN)的結構如下圖所示。
雙向的 RNN 是同時考慮“過去”和“未來”的信息。上圖是一個序列長度為 4 的雙向RNN 結構。
雙向RNN就像是我們做閱讀理解的時候從頭向後讀一遍文章，然後又從後往前讀一遍文章，然後再做題。有可能從後往前再讀一遍文章的時候會有新的不一樣的理解，最後模型可能會得到更好的結果。
2、堆疊的雙向RNN
堆疊的雙向RNN(Stacked Bidirectional RNN)的結構如上圖所示。上圖是一個堆疊了3個隱藏層的RNN網絡。
注意，這裡的堆疊的雙向RNN並不是只有雙向的RNN才可以堆疊，其實任意的RNN都可以堆疊，如SimpleRNN、LSTM和GRU這些循環神經網絡也可以進行堆疊。
堆疊指的是在RNN的結構中疊加多層，類似於BP神經網絡中可以疊加多層，增加網絡的非線性。
3、雙向LSTM實現MNIST數據集分類
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Densefrom tensorflow.keras.layers import LSTM,Dropout,Bidirectionalfrom tensorflow.keras.optimizers import Adamimport matplotlib.pyplot as plt# 載入數據集mnist = tf.keras.datasets.mnist# 載入數據，數據載入的時候就已經劃分好訓練集和測試集# 訓練集數據x_train的數據形狀為（60000，28，28）# 訓練集標簽y_train的數據形狀為（60000）# 測試集數據x_test的數據形狀為（10000，28，28）# 測試集標簽y_test的數據形狀為（10000）(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()# 對訓練集和測試集的數據進行歸一化處理，有助於提升模型訓練速度x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0# 把訓練集和測試集的標簽轉為獨熱編碼y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=10)# 數據大小-一行有28個像素input_size = 28# 序列長度-一共有28行time_steps = 28# 隱藏層memory block個數cell_size = 50 # 創建模型# 循環神經網絡的數據輸入必須是3維數據# 數據格式為(數據數量，序列長度，數據大小)# 載入的mnist數據的格式剛好符合要求# 注意這裡的input_shape設置模型數據輸入時不需要設置數據的數量model = Sequential([ Bidirectional(LSTM(units=cell_size,input_shape=(time_steps,input_size),return_sequences=True)), Dropout(0.2), Bidirectional(LSTM(cell_size)), Dropout(0.2), # 50個memory block輸出的50個值跟輸出層10個神經元全連接 Dense(10,activation=tf.keras.activations.softmax)])# 循環神經網絡的數據輸入必須是3維數據# 數據格式為(數據數量，序列長度，數據大小)# 載入的mnist數據的格式剛好符合要求# 注意這裡的input_shape設置模型數據輸入時不需要設置數據的數量# model.add(LSTM(# units = cell_size,# input_shape = (time_steps,input_size),# ))# 50個memory block輸出的50個值跟輸出層10個神經元全連接# model.add(Dense(10,activation='softmax'))# 定義優化器adam = Adam(lr=1e-3)# 定義優化器，loss function，訓練過程中計算准確率 使用交叉熵損失函數model.compile(optimizer=adam,loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 訓練模型history=model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=10,validation_data=(x_test,y_test))#打印模型摘要model.summary()loss=history.history['loss']val_loss=history.history['val_loss']accuracy=history.history['accuracy']val_accuracy=history.history['val_accuracy']# 繪制loss曲線plt.plot(loss, label='Training Loss')plt.plot(val_loss, label='Validation Loss')plt.title('Training and Validation Loss')plt.legend()plt.show()# 繪制acc曲線plt.plot(accuracy, label='Training accuracy')plt.plot(val_accuracy, label='Validation accuracy')plt.title('Training and Validation Loss')plt.legend()plt.show()這個可能對文本數據比較容易處理，這裡用這個模型有點勉強，只是簡單測試下。
模型摘要：
acc曲線：
loss曲線：
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