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lstmLayer
再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) 用の長短期記憶 (LSTM) 層
説明
LSTM 層は、時系列データおよびシーケンス データのタイム ステップ間の長期的な依存関係を学習する RNN 層です。
この層により交互作用が付加され、学習中の長いシーケンスでの勾配フローの改善に役立ちます。
作成
説明
layer = lstmLayer(numHiddenUnits)NumHiddenUnits プロパティを設定します。
layer = lstmLayer(numHiddenUnits,Name,Value)OutputMode、活性化、状態、パラメーターと初期化、学習率および正則化、および Name の各プロパティを設定します。複数の名前と値のペアの引数を指定できます。各プロパティ名を引用符で囲みます。
プロパティ
例
LSTM 層の作成
名前が 'lstm1' で、隠れユニットが 100 個の LSTM 層を作成します。
layer = lstmLayer(100,'Name','lstm1')
layer =
LSTMLayer with properties:
Name: 'lstm1'
InputNames: {'in'}
OutputNames: {'out'}
NumInputs: 1
NumOutputs: 1
HasStateInputs: 0
HasStateOutputs: 0
Hyperparameters
InputSize: 'auto'
NumHiddenUnits: 100
OutputMode: 'sequence'
StateActivationFunction: 'tanh'
GateActivationFunction: 'sigmoid'
Learnable Parameters
InputWeights: []
RecurrentWeights: []
Bias: []
State Parameters
HiddenState: []
CellState: []
Use properties method to see a list of all properties.
Layer 配列に LSTM 層を含めます。
inputSize = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize)
lstmLayer(numHiddenUnits)
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer]layers =
5x1 Layer array with layers:
1 '' Sequence Input Sequence input with 12 dimensions
2 '' LSTM LSTM with 100 hidden units
3 '' Fully Connected 9 fully connected layer
4 '' Softmax softmax
5 '' Classification Output crossentropyex
シーケンス分類についてのネットワークの学習
sequence-to-label 分類について深層学習 LSTM ネットワークに学習をさせます。
サンプル データを WaveformData.mat から読み込みます。データは、numObservations 行 1 列のシーケンスの cell 配列です。ここで、numObservations はシーケンスの数です。各シーケンスは numChannels 行 -numTimeSteps 列の数値配列です。ここで、numChannels はシーケンスのチャネル数、numTimeSteps はシーケンスのタイム ステップ数です。
load WaveformDataシーケンスの一部をプロットで可視化します。
numChannels = size(data{1},1);
idx = [3 4 5 12];
figure
tiledlayout(2,2)
for i = 1:4
nexttile
stackedplot(data{idx(i)}',DisplayLabels="Channel "+string(1:numChannels))
xlabel("Time Step")
title("Class: " + string(labels(idx(i))))
end
テスト用のデータを確保します。データの 90% から成る学習セットとデータの残りの 10% から成るテスト セットにデータを分割します。データを分割するには、この例にサポート ファイルとして添付されている関数 trainingPartitions を使用します。このファイルにアクセスするには、例をライブ スクリプトとして開きます。
numObservations = numel(data); [idxTrain,idxTest] = trainingPartitions(numObservations, [0.9 0.1]); XTrain = data(idxTrain); TTrain = labels(idxTrain); XTest = data(idxTest); TTest = labels(idxTest);
LSTM ネットワーク アーキテクチャを定義します。入力サイズを入力データのチャネルの数として指定します。120 個の隠れユニットを含み、シーケンスの最後の要素を出力するように LSTM 層を指定します。最後に、クラス数と一致する出力サイズをもつ全結合層を含め、その後にソフトマックス層と分類層を含めます。
numHiddenUnits = 120; numClasses = numel(categories(TTrain)); layers = [ ... sequenceInputLayer(numChannels) lstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last") fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]
layers =
5×1 Layer array with layers:
1 '' Sequence Input Sequence input with 3 dimensions
2 '' LSTM LSTM with 120 hidden units
3 '' Fully Connected 4 fully connected layer
4 '' Softmax softmax
5 '' Classification Output crossentropyex
学習オプションを指定します。学習率 0.01、勾配しきい値 1 で Adam ソルバーを使用して学習させます。エポックの最大数を 150 に設定し、すべてのエポックでデータをシャッフルします。既定では、ソフトウェアは GPU が利用できる場合に GPU で学習を行います。GPU を使用するには、Parallel Computing Toolbox とサポートされている GPU デバイスが必要です。サポートされているデバイスについては、GPU 計算の要件 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
options = trainingOptions("adam", ... MaxEpochs=150, ... InitialLearnRate=0.01,... Shuffle="every-epoch", ... GradientThreshold=1, ... Verbose=false, ... Plots="training-progress");
学習オプションを指定して LSTM ネットワークに学習させます。
net = trainNetwork(XTrain,TTrain,layers,options);
テスト データを分類します。学習に使用されるサイズと同じミニバッチ サイズを指定します。
YTest = classify(net,XTest);
予測の分類精度を計算します。
acc = mean(YTest == TTest)
acc = 0.8400
分類結果を混同チャートで表示します。
figure confusionchart(TTest,YTest)
分類用の LSTM ネットワーク
sequence-to-label 分類用の LSTM ネットワークを作成するには、シーケンス入力層、LSTM 層、全結合層、ソフトマックス層、および分類出力層を含む層配列を作成します。
シーケンス入力層のサイズを入力データの特徴の数に設定します。全結合層のサイズをクラスの数に設定します。シーケンス長を指定する必要はありません。
LSTM 層では、隠れユニットの数と出力モード 'last' を指定します。
numFeatures = 12; numHiddenUnits = 100; numClasses = 9; layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];
sequence-to-label 分類について LSTM ネットワークに学習をさせ、新しいデータを分類する方法の例については、深層学習を使用したシーケンスの分類を参照してください。
sequence-to-sequence 分類用の LSTM ネットワークを作成するには、sequence-to-label 分類の場合と同じアーキテクチャを使用しますが、LSTM 層の出力モードを 'sequence' に設定します。
numFeatures = 12; numHiddenUnits = 100; numClasses = 9; layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];
回帰用の LSTM ネットワーク
sequence-to-one 回帰用の LSTM ネットワークを作成するには、シーケンス入力層、LSTM 層、全結合層、および回帰出力層を含む層配列を作成します。
シーケンス入力層のサイズを入力データの特徴の数に設定します。全結合層のサイズを応答の数に設定します。シーケンス長を指定する必要はありません。
LSTM 層では、隠れユニットの数と出力モード 'last' を指定します。
numFeatures = 12; numHiddenUnits = 125; numResponses = 1; layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer];
sequence-to-sequence 回帰用の LSTM ネットワークを作成するには、sequence-to-one 回帰の場合と同じアーキテクチャを使用しますが、LSTM 層の出力モードを 'sequence' に設定します。
numFeatures = 12; numHiddenUnits = 125; numResponses = 1; layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence') fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer];
sequence-to-sequence 回帰について LSTM ネットワークに学習をさせて、新しいデータを予測する方法の例については、深層学習を使用した sequence-to-sequence 回帰を参照してください。
深い LSTM ネットワーク
出力モードが 'sequence' の追加の LSTM 層を LSTM 層の前に挿入すると、LSTM ネットワークを深くできます。過適合を防止するために、LSTM 層の後にドロップアウト層を挿入できます。
sequence-to-label 分類ネットワークでは、最後の LSTM 層の出力モードは 'last' でなければなりません。
numFeatures = 12; numHiddenUnits1 = 125; numHiddenUnits2 = 100; numClasses = 9; layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits1,'OutputMode','sequence') dropoutLayer(0.2) lstmLayer(numHiddenUnits2,'OutputMode','last') dropoutLayer(0.2) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];
sequence-to-sequence 分類ネットワークでは、最後の LSTM 層の出力モードは 'sequence' でなければなりません。
numFeatures = 12; numHiddenUnits1 = 125; numHiddenUnits2 = 100; numClasses = 9; layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits1,'OutputMode','sequence') dropoutLayer(0.2) lstmLayer(numHiddenUnits2,'OutputMode','sequence') dropoutLayer(0.2) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];
アルゴリズム
長短期記憶層
LSTM 層は、時系列データおよびシーケンス データのタイム ステップ間の長期的な依存関係を学習する RNN 層です。
層の状態は、"隠れ状態" ("出力状態" とも呼ばれる) および "セル状態" で構成されています。タイム ステップ t の隠れ状態には、このタイム ステップの LSTM 層の出力が含まれています。セル状態には、前のタイム ステップで学習した情報が含まれています。各タイム ステップで、層では情報をセル状態に追加したり、セル状態から削除したりします。その際、層では "ゲート" を使用して、これらの更新を制御します。
以下のコンポーネントは、層のセル状態および隠れ状態を制御します。
| コンポーネント | 目的 |
|---|---|
| 入力ゲート (i) | セル状態の更新レベルを制御 |
| 忘却ゲート (f) | セル状態のリセット (忘却) レベルを制御 |
| セル候補 (g) | セル状態に情報を追加 |
| 出力ゲート (o) | 隠れ状態に追加されるセル状態のレベルを制御 |
次の図は、タイム ステップ t でのデータのフローを示しています。この図は、ゲートがセル状態や隠れ状態をどのように忘却、更新、および出力するかを示しています。
LSTM 層の学習可能な重みは、入力の重み W (InputWeights)、再帰重み R (RecurrentWeights)、およびバイアス b (Bias) です。行列 W、R、および b はそれぞれ、各コンポーネントの入力の重み、再帰重み、およびバイアスの連結です。この層は、次の方程式に従って行列を連結します。
ここで、i、f、g、および o はそれぞれ、入力ゲート、忘却ゲート、セル候補、および出力ゲートを表します。
タイム ステップ t でのセル状態は次で与えられます。
ここで、 はアダマール積 (ベクトルの要素単位の乗算) を表します。
タイム ステップ t での隠れ状態は次で与えられます。
ここで、 は状態活性化関数を表します。既定では、関数 lstmLayer は双曲線正接関数 (tanh) を使用して状態活性化関数を計算します。
次の式は、タイム ステップ t におけるコンポーネントを表しています。
| コンポーネント | 式 |
|---|---|
| 入力ゲート | |
| 忘却ゲート | |
| セル候補 | |
| 出力ゲート |
これらの計算では、 はゲート活性化関数を表します。既定では、関数 lstmLayer は で与えられるシグモイド関数を使用して、ゲート活性化関数を計算します。
参照
[1] Hochreiter, S, and J. Schmidhuber, 1997. Long short-term memory. Neural computation, 9(8), pp.1735–1780.
[2] Glorot, Xavier, and Yoshua Bengio. "Understanding the Difficulty of Training Deep Feedforward Neural Networks." In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 249–356. Sardinia, Italy: AISTATS, 2010. https://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a/glorot10a.pdf
[3] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification." In 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 1026–34. Santiago, Chile: IEEE, 2015. https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.123
[4] Saxe, Andrew M., James L. McClelland, and Surya Ganguli. "Exact Solutions to the Nonlinear Dynamics of Learning in Deep Linear Neural Networks.” Preprint, submitted February 19, 2014. https://arxiv.org/abs/1312.6120.
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