Porozumění sekvenčním modelům

Machine Translation with Keras

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

Vstupy časových řad a sekvenční modely

Věta je vstupem typu časová řada
- Aktuální slovo je ovlivněno předchozími slovy
- Např. Šel k bazénu pro ....
Enkodér/dekodér využívá model strojového učení
- Modely schopné učit se z časových řad
- Modely se nazývají sekvenční modely

Sekvenční modely

Sekvenční modely
- Prochází vstupem a v každém časovém kroku produkuje výstup

Architektura sekvenčního modelu

Enkodér jako sekvenční model

GRU – Gated Recurrent Unit

Gated recurrent units

Úvod do vrstvy GRU

V časovém kroku 1 vrstva GRU:

Přijme vstup „We"
Přijme počáteční stav (0,0)
Vydá nový stav (0,8; 0,3)

GRU 1

Úvod do vrstvy GRU

V časovém kroku 2 vrstva GRU:

Přijme vstup „like"
Přijme počáteční stav (0,8; 0,3)
Vydá nový stav (0,5; 0,9)

Skrytý stav představuje „paměť" toho, co model viděl

GRU 2

Opakování Keras (funkcionální API)

Keras má dva důležité objekty: Layer a Model.
Vstupní vrstva
- inp = keras.layers.Input(shape=(...))
Skrytá vrstva
- layer = keras.layers.GRU(...)
Výstup
- out = layer(inp)
Model
- model = Model(inputs=inp, outputs=out)

Porozumění tvaru dat

Sekvenční data jsou 3rozměrná
- Dávková dimenze (např. skupiny vět)
- Časová dimenze – délka sekvence
- Vstupní dimenze (např. délka one-hot vektoru)

Tvar vstupu modelu GRU
- (Dávka, Čas, Vstup)
- (velikost dávky, délka sekvence, délka one-hot)

Vstupní data

Implementace GRU v Keras

Definice vrstev Keras

inp = keras.layers.Input(batch_shape=(2,3,4))
gru_out = keras.layers.GRU(10)(inp)

Definice modelu Keras

model = keras.models.Model(inputs=inp, outputs=gru_out)

Implementace GRU v Keras

Predikce s modelem Keras

x = np.random.normal(size=(2,3,4))
y = model.predict(x)
print("shape (y) =", y.shape, "\ny = \n", y)

shape (y) = (2, 10) 
y = 
[[ 0.2576233   0.01215531  ... -0.32517594  0.4483121 ],
 [ 0.54189587 -0.63834655  ... -0.4339783   0.4043917 ]]

Implementace GRU v Keras

GRU přijímající libovolný počet vzorků v dávce

inp = keras.layers.Input(shape=(3,4))
gru_out = keras.layers.GRU(10)(inp)
model = keras.models.Model(inputs=inp, outputs=gru_out)

x = np.random.normal(size=(5,3,4))
y = model.predict(x)
print("y = \n", y)

y = 
 [[-1.3941444e-02 -3.3123985e-02 ... 6.5081201e-02  1.1245312e-01]
 [ 1.1409521e-03  3.6983326e-01 ... -3.4610277e-01 -3.4792548e-01]
 [ 2.5911796e-01 -3.9517123e-01 ... 5.8505309e-01  3.6908010e-01]
 [-2.8727052e-01 -5.1150680e-02 ... -1.9637148e-01 -1.5587148e-01]
 [ 3.1303680e-01  2.3338445e-01 ... 9.1499090e-04 -2.0590121e-01]]

Argument return_state vrstvy GRU

inp = keras.layers.Input(batch_shape=(2,3,4))
gru_out2, gru_state = keras.layers.GRU(10, return_state=True)(inp)
print("gru_out2.shape = ", gru_out2.shape)
print("gru_state.shape = ", gru_state.shape)

gru_out2.shape =  (2, 10)
gru_state.shape =  (2, 10)

GRU return_state

Argument return_sequences vrstvy GRU

inp = keras.layers.Input(batch_shape=(2,3,4))
gru_out3 = keras.layers.GRU(10, return_sequences=True)(inp)
print("gru_out3.shape = ", gru_out2.shape)

gru_out3.shape =  (2, 3, 10)

GRU return_sequences

Pojďme si procvičit!

Machine Translation with Keras