CNTK-递归神经网络

什么是CNTK?

CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）是微软开发的一个深度学习框架，用于实现各种人工神经网络，包括卷积神经网络（CNNs），递归神经网络（RNNs），长短时记忆神经网络（LSTMs）等。CNTK支持多机多GPU训练，并且是开源的，使用Python和C++编写。

CNTK的优点是：高效、易用、可扩展性强。

什么是递归神经网络？

递归神经网络（RNNs）是一种能够处理序列数据的人工神经网络。RNNs的一个重要特点是，它们能够记住历史信息，因此适合处理序列数据，如自然语言文本或时间序列数据。

RNNs的基本结构是循环单元，每个循环单元接收来自前一时刻的输出作为输入，并将一个新的输出传递到下一个时刻。

如何在CNTK中实现递归神经网络？

下面是在CNTK中实现递归神经网络的基本步骤：

1. 在CNTK中定义递归神经网络的输入格式（例如，输入序列长度、词向量维度等）。

注：以下代码涉及到了CNTK中的一些常用方法，运行之前需要先安装CNTK并导入库

import cntk as C

input_dim = 100
num_output_classes = 5
hidden_dim = 200
num_hidden_layers = 2

input_var = C.sequence.input_variable(shape=(input_dim,))
label_var = C.input_variable(shape=(num_output_classes,))

2. 定义递归神经网络的构造函数。这个函数包括循环单元的定义以及任何必要的参数（如权重初始化）:

def create_model(input, output_dim):
    with C.layers.default_options(initial_state=0.1):
        return C.layers.Sequential([
            C.layers.Recurrence(C.layers.LSTM(hidden_dim)),
            C.layers.Dense(output_dim)
        ])(input)

3. 将数据输入递归神经网络，并进行训练:

z = create_model(input_var, num_output_classes)
loss = C.cross_entropy_with_softmax(z, label_var)
eval_error = C.classification_error(z, label_var)

learning_rate = 0.01
lr_schedule = C.learning_rate_schedule(learning_rate, C.UnitType.minibatch)
learner = C.adam(z.parameters, lr_schedule)
trainer = C.Trainer(z, (loss, eval_error), [learner])

minibatch_size = 16
num_samples = 640
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, num_samples, minibatch_size):
        feature_data = get_next_minibatch(minibatch_size)
        label_data = get_next_minibatch(minibatch_size, 'labels')
        trainer.train_minibatch({input_var: feature_data, label_var: label_data})

这里的'get_next_minibatch'代表的是得到下一个mini-batch数据的方法。

至此，你已经了解了实现CNTK中递归神经网络的基本方法。