循环神经网络LSTM RNN回归：sin曲线预测【附源码】

摘要：本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测。

本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨【百变AI秀】》，作者：eastmount。

一.RNN和LSTM回顾

1.RNN

(1) RNN原理

循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks，简称RNN。假设有一组数据data0、data1、data2、data3，使用同一个神经网络预测它们，得到对应的结果。如果数据之间是有关系的，比如做菜下料的前后步骤，英文单词的顺序，如何让数据之间的关联也被神经网络学习呢？这就要用到——RNN。

假设存在ABCD数字，需要预测下一个数字E，会根据前面ABCD顺序进行预测，这就称为记忆。预测之前，需要回顾以前的记忆有哪些，再加上这一步新的记忆点，最终输出output，循环神经网络（RNN）就利用了这样的原理。

首先，让我们想想人类是怎么分析事物之间的关联或顺序的。人类通常记住之前发生的事情，从而帮助我们后续的行为判断，那么是否能让计算机也记住之前发生的事情呢？

在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。在RNN中，我们会简单的把老记忆调用过来分析新记忆，如果继续分析更多的数据时，NN就会把之前的记忆全部累积起来。

RNN结构如下图所示，按照时间点t-1、t、t+1，每个时刻有不同的x，每次计算会考虑上一步的state和这一步的x(t)，再输出y值。在该数学形式中，每次RNN运行完之后都会产生s(t)，当RNN要分析x(t+1)时，此刻的y(t+1)是由s(t)和s(t+1)共同创造的，s(t)可看作上一步的记忆。多个神经网络NN的累积就转换成了循环神经网络，其简化图如下图的左边所示。

总之，只要你的数据是有顺序的，就可以使用RNN，比如人类说话的顺序，电话号码的顺序，图像像素排列的顺序，ABC字母的顺序等。在前面讲解CNN原理时，它可以看做是一个滤波器滑动扫描整幅图像，通过卷积加深神经网络对图像的理解。

而RNN也有同样的扫描效果，只不过是增加了时间顺序和记忆功能。RNN通过隐藏层周期性的连接，从而捕获序列化数据中的动态信息，提升预测结果。

(2) RNN应用

RNN常用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、图像识别等领域，下面简单分享RNN相关应用所对应的结构。

• RNN情感分析： 当分析一个人说话情感是积极的还是消极的，就用如下图所示的RNN结构，它有N个输入，1个输出，最后时间点的Y值代表最终的输出结果。

• RNN图像识别： 此时有一张图片输入X，N张对应的输出。

• RNN机器翻译： 输入和输出分别两个，对应的是中文和英文，如下图所示。

2.LSTM

接下来我们看一个更强大的结构，称为LSTM。

(1) 为什么要引入LSTM呢？

RNN是在有序的数据上进行学习的，RNN会像人一样对先前的数据发生记忆，但有时候也会像老爷爷一样忘记先前所说。为了解决RNN的这个弊端，提出了LTSM技术，它的英文全称是Long short-term memory，长短期记忆，也是当下最流行的RNN之一。

假设现在有一句话，如下图所示，RNN判断这句话是红烧排骨，这时需要学习，而“红烧排骨“在句子开头。

"红烧排骨"这个词需要经过长途跋涉才能抵达，要经过一系列得到误差，然后经过反向传递，它在每一步都会乘以一个权重w参数。如果乘以的权重是小于1的数，比如0.9，0.9会不断地乘以误差，最终这个值传递到初始值时，误差就消失了，这称为梯度消失或梯度离散。

反之，如果误差是一个很大的数，比如1.1，则这个RNN得到的值会很大，这称为梯度爆炸。

梯度消失或梯度爆炸：在RNN中，如果你的State是一个很长的序列，假设反向传递的误差值是一个小于1的数，每次反向传递都会乘以这个数，0.9的n次方趋向于0，1.1的n次方趋向于无穷大，这就会造成梯度消失或梯度爆炸。

这也是RNN没有恢复记忆的原因，为了解决RNN梯度下降时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题，引入了LSTM。

(2) LSTM

LSTM是在普通的RNN上面做了一些改进，LSTM RNN多了三个控制器，即输入、输出、忘记控制器。左边多了个条主线，例如电影的主线剧情，而原本的RNN体系变成了分线剧情，并且三个控制器都在分线上。

• 输入控制器（write gate）: 在输入input时设置一个gate，gate的作用是判断要不要写入这个input到我们的内存Memory中，它相当于一个参数，也是可以被训练的，这个参数就是用来控制要不要记住当下这个点。
• 输出控制器（read gate）: 在输出位置的gate，判断要不要读取现在的Memory。
• 忘记控制器（forget gate）: 处理位置的忘记控制器，判断要不要忘记之前的Memory。

LSTM工作原理为：如果分线剧情对于最终结果十分重要，输入控制器会将这个分线剧情按重要程度写入主线剧情，再进行分析；如果分线剧情改变了我们之前的想法，那么忘记控制器会将某些主线剧情忘记，然后按比例替换新剧情，所以主线剧情的更新就取决于输入和忘记控制；最后的输出会基于主线剧情和分线剧情。

通过这三个gate能够很好地控制我们的RNN，基于这些控制机制，LSTM是延缓记忆的良药，从而带来更好的结果。

二.LSTM RNN回归案例说明

前面我们讲解了RNN、CNN的分类问题，这篇文章将分享一个回归问题。在LSTM RNN回归案例中，我们想要用蓝色的虚线预测红色的实线，由于sin曲线是波浪循环，所以RNN会用一段序列来预测另一段序列。

代码基本结构包括：

• (1) 生成数据的函数get_batch()
• (2) 主体LSTM RNN
• (3) 三层神经网络，包括input_layer、cell、output_layer，和之前分类RNN的结构一样。

def add_input_layer(self,):
    pass
def add_cell(self):
    pass     
def add_output_layer(self):
    pass

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