Seq2Seq的建模解释和Keras中Simple RNN Cell的计算及其代码示例

RNN的应用有很多，尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构，在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处，而每个RNN中一个节点是一个Cell，它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始，重点解释RNN中Cell的结构，以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量，但可能也有忽略，因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好，本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出，我会进行修改。

本文相关的Github Project地址：[Github:deep_learning_with_python](https://github.com/df19900725/deep_learning_with_python)

代码均已上传。

关于RNN模型的更加理论的解释，可以参考之前的文章：[深度学习之RNN模型](https://www.datalearner.com/blog/1051552569734570 "深度学习之RNN模型")

[TOC]

#### 一、基于Seq2Seq来预测时序数据
我们知道多个RNN Cell连接就可以称为一个RNN模型，两个RNN相连接，可以组成一个Seq2Seq模型，即第一个RNN一般称为Encoder，第二个RNN称为Decoder，第一个RNN的最后一个输出作为第二个RNN的输入，这种Seq2Seq的结构在实际中有很多应用，包括时序数据预测、自然语言处理等。以时序数据为例，Encoder建模对象是过去N天的已知数据，如过去30天某个APP的流量，而Decoder建模对象就是未来M天的未知数据，如我们需要预测的未来7天某个APP的流量。

原理也很简单，就是说我们要用过去的数据预测未来，但是直接将过去的数据作为输入的话，形成回归或者分类模型的话，那么过去N天之间的关联关系我们就没有用到。例如，假如我们从历史数据中抽取了如下序列，来训练模型，预测未来：

| 序列ID | 历史第1天  |  ... | 历史第30天  | 未来第1天  | ... | 未来第7天
| ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ |
| SEQ10000 |  13 | ...  | 14  | 13  | ... | 14  |
| ... | ...  | ... | ... | ... | ... | ... |
| SEQ30000 | 121 | ...  | 156 | 167 | ... | 178 |

这种数据传统回归模型并不好用，一方面历史数据之间的关联关系没有利用，另一方面基于这种可以说是多分类的模型去预测也准确性很低。

利用Seq2Seq模型则比较适合，我们把过去30天当作一个RNN模型，即Seq2Seq的Encoder，Encoder中每一个Cell都对历史的一天建模，且都使用前一天的输出来构建后一个Cell的输入，那么最后一个Cell的输出也就包含了历史的信息（由于本文仅关注原理，因此这里不讨论过长的序列导致模型训练困难等其它缺点）。再使用这个Encoder输出作为Decoder阶段的输入来预测未来，那么就避免了上述问题。

#### 二、RNN中的Cell如何对数据建模
那么一个Cell如何对数据建模呢？以上述时序数据预测为例，那么一个Encoder中的Cell就对应历史某一天。这时候Cell的输入数据就是两个，一个是前一天Cell的状态输出，另一个是当前Cell的特征输入，特征就是今天时序特征，通常，在时序数据预测中，某一个时间点的特征就是如一年的第几天，第几个季度，7天前流量值等等，这些都可以是特征。

#### 三、Simple RNN Cell的建模理论数学说明

下图是一个Simple RNN Cell的图示：

<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/dd8cd553-f164-4786-98fa-8a3fba392e3e.png)</center>
<center></center>

如前所述，一个Cell的输入包括两个：

一个是前一阶段的状态，即上图中$a^{(0)}$，初始的第一个Cell的前一阶段的状态一般来说可以随机生成。

另一个是当前Cell的特征输入，即上图的$x^{(1)}$。也就是前面说的当前时间点的一些特征，如这是一年的第几天、第几个季度、是否是节假日、七天前的流量是多少、全年今天的流量是多少等等。

输出也是两个：一个是当前Cell的输出$y^{(1)}$，另一个是下一阶段的状态，即$a^{(1)}$。

**维度相关**

以一个时间点的数据为例，如果当前数据特征维度是K，前一个状态$a^{(0)}$的维度是L，那么输出状态$a^{(1)}$的状态依然是L，输出$y^{1}$的维度是1，当然Encoder阶段我们可能不太在意这个y输出，而Decoder阶段的y输出就是我们预测的结果了。

#### 四、Keras中SimpleRNNCell的输入输出和参数

Keras中SimpleRNNCell的参数很多，包括权重参数如何初始化，是否添加bias，激活函数是啥等等。这些都是常见的参数，就不解释了，其中一个参数是units，这个定义容易混淆，原先我也以为这个unit是叠加多层RNN的输出，最后发现其实这个参数是隐状态的维度，也就是前面的$a^{(0)}$和$a^{(1)}$的维度。

SimpleRNNCell在创建的时候指定units就可以了，而使用的时候，它有两个输入参数，一个是当前阶段的特征输入，即input_x，另一个是前一个状态previous_states，注意，这里也有个坑，由于RNNCell的种类很多，包括后面的GRUCell或者是LSTMCell，这些更加复杂的Cell状态都不止一个，因此在代码中，Keras的状态并不单纯是一个state，它其实是一个列表。

我们看如下代码

```
# 我们先定义一个cell，units=1，也就是隐状态的维度是1
rnn_cell = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(1, activation=None, kernel_initializer=tf.keras.initializers.Zeros())

# 我们随机生成一个当前阶段的特征和前一阶段的状态
input_x = tf.convert_to_tensor(np.asarray([[1, 1, 1], [2, 2, 2]]).astype(np.float32))

# 注意，这里state的维度是[1, 2, 1]，因为Keras取前一阶段的状态会根据不同的Cell取不同的数量，如果是SimpleRNNCell，那么取第一个，如果是GRU，那么接着取，所以这里的第一个维度实际是第几种state，由于我们这里测试的是SimpleRNNCell，只有一个状态，那么用这个维度即可
previous_states = tf.convert_to_tensor(np.asarray([[[0.1], [0.1]]]).astype(np.float32))

# 输出测试
rnn_output, next_states = rnn_cell(input_x, previous_states)

init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(init)
    rnn_output, next_states = sess.run([rnn_output, next_states])
    print(rnn_output)
    print(next_states)
```

注意，这里state的维度是[1, 2, 1]，因为Keras取前一阶段的状态会根据不同的Cell取不同的数量，如果是SimpleRNNCell，那么取第一个，如果是GRU，那么接着取，所以这里的第一个维度实际是第几种state，由于我们这里测试的是SimpleRNNCell，只有一个状态，那么用这个维度即可。之前测试过[2,1]，结果报错，也就是这个原因。输出也是类似，输出的第一个是当前阶段的结果和状态，对应前面的$y^{1}$和$a^{(1)}$。注意$a^{(1)}$是一个列表。这里列表中只有一个状态，该状态的维度是[2,1]，和我们自己定义的previous_states变量都是一个意思。

当然，如果我们把units设置成其它数值如5，那么我们的previous_states构造就必须是一个列表，列表中有一个变量，其维度是[5,1]，当然也可以构造成我们的[1,5,1]形式的变量。

Seq2Seq的建模解释和Keras中Simple RNN Cell的计算及其代码示例

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