Char RNN原理介绍以及文本生成实践
Char RNN原理介绍以及文本生成实践
正文共1523张图，3张图，预计阅读时间8分钟。
1、简介
Char-RNN，字符级循环神经网络，出自于Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。众所周知，RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性，而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算（前面处理过的信息会被利用处理后续信息）来体现。Char-RNN模型是从字符的维度上，让机器生成文本，即通过已经观测到的字符出发，预测下一个字符出现的概率，也就是序列数据的推测。现在网上介绍的用深度学习写歌、写诗、写小说的大多都是基于这个方法。
在基本的RNN单元中，只有一个隐藏状态，对于长距离的记忆效果很差（序列开始的信息在后期保留很少），而且存在梯度消失的问题，因此诞生了许多变体，如LSTM、GRU等。本文介绍的Char-RNN就是选用LSTM作为基本模型。
2、char RNN原理
Char RNN 原理
上图展示了Char-RNN的原理。以要让模型学习写出“hello”为例，Char-RNN的输入输出层都是以字符为单位。输入“h”，应该输出“e”；输入“e”，则应该输出后续的“l”。输入层我们可以用只有一个元素为1的向量来编码不同的字符，例如，h被编码为“1000”、“e”被编码为“0100”，而“l”被编码为“0010”。使用RNN的学习目标是，可以让生成的下一个字符尽量与训练样本里的目标输出一致。
在图一的例子中，根据前两个字符产生的状态和第三个输入“l”预测出的下一个字符的向量为<0.1, 0.5, 1.9, -1.1>，最大的一维是第三维，对应的字符则为“0010”，正好是“l”。这就是一个正确的预测。但从第一个“h”得到的输出向量是第四维最大，对应的并不是“e”，这样就产生代价。学习的过程就是不断降低这个代价。学习到的模型，对任何输入字符可以很好地不断预测下一个字符，如此一来就能生成句子或段落。
3、实践
下面是一个利用Char RNN实现写诗的应用，代码来自来自原先比较火的项目：https://github.com/jinfagang/tensorflow_poems，然后自己将其做成WEB应用，凑着学习了下如何使用tensorflow实现char rnn
1def char_rnn(model,input_data,output_data,vocab_size,rnn_size=128,num_layers=2,batch_size=64,
2 learning_rate=0.01):
3"""
4
5:param model: rnn单元的类型 rnn, lstm gru
6:param input_data: 输入数据
7:param output_data: 输出数据
8:param vocab_size: 词汇大小
9:param rnn_size:
10:param num_layers:
11:param batch_size:
12:param learning_rate:学习率
13:return:
14"""
15end_points = {}
16
17if model=='rnn':
18cell_fun=tf.contrib.rnn.BasicRNNCell
19elif model=='gru':
20cell_fun=tf.contrib.rnn.GRUCell
21elif model=='lstm':
22cell_fun=tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell
23
24cell = cell_fun(rnn_size, state_is_tuple=True)
25cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell] * num_layers, state_is_tuple=True)
26
27if output_data is not None:
28initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
29else:
30initial_state = cell.zero_state(1, tf.float32)
31
32with tf.device("/cpu:0"):
33embedding=tf.get_variable('embedding',initializer=tf.random_uniform(
34 [vocab_size+1,rnn_size],-1.0,1.0))
35
36inputs=tf.nn.embedding_lookup(embedding,input_data)
37
38# [batch_size, ?, rnn_size] = [64, ?, 128]
39outputs, last_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state)
40output = tf.reshape(outputs, [-1, rnn_size])
41
42# logit计算
43weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([rnn_size, vocab_size + 1]))
44bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[vocab_size + 1]))
45logits = tf.nn.bias_add(tf.matmul(output, weights), bias=bias)
46# [?, vocab_size+1]
47if output_data is not None:
48# 独热编码
49labels = tf.one_hot(tf.reshape(output_data, [-1]), depth=vocab_size + 1)
50# [?, vocab_size+1]
51
52loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)
53# [?, vocab_size+1]
54
55total_loss = tf.reduce_mean(loss)
56train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(total_loss)
57
58end_points['initial_state'] = initial_state
59end_points['output'] = output
60end_points['train_op'] = train_op
61end_points['total_loss'] = total_loss
62end_points['loss'] = loss
63end_points['last_state'] = last_state
64else:
65prediction = tf.nn.softmax(logits)
66
67end_points['initial_state'] = initial_state
68end_points['last_state'] = last_state
69end_points['prediction'] = prediction
70
71return end_points效果如下：
效果 1
效果 2
项目地址：https://github.com/yanqiangmiffy/char-rnn-writer/
4、参考资料
1、yanqiangmiffy/char-rnn-writer: 基于Char RNN实现的“作家”应用，可以写诗也可以写小说，看起来还ok
2、【深度学习】文本生成 - Django's blog - 博客园
3、简单的Char RNN生成文本
4、The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
5、Recurrent Neural Networks (RNN) – Part 1: Basic RNN / Char-RNN – The Neural Perspective
6、Tensorflow下Char-RNN项目代码详解-学路网-学习路上 有我相伴
7、hzy46/Char-RNN-TensorFlow: Multi-language Char RNN for TensorFlow >= 1.2.
8、[译] RNN 循环神经网络系列 1：基本 RNN 与 CHAR-RNN-博客-云栖社区-阿里云
9、简单的Char RNN生成文本 - 简书
原文链接：https://www.jianshu.com/p/c55caf4c6467
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