深度學習RNN與MLP模型應用比較

– 13 分鐘閱讀

深度學習模型的選擇取決於資料的特性和任務需求。對於序列資料，RNN 的記憶能力使其成為理想的選擇，而 MLP 則更適合處理非序列資料的分類別和迴歸問題。理解這兩種模型的差異和應用場景，有助於開發者選擇合適的模型並提升模型效能。近年來，隨著深度學習技術的發展，RNN 和 MLP 在各個領域都取得了顯著的成果，例如自然語言處理、影像識別和時間序列預測等。選擇合適的模型和最佳化模型引數，對於提升模型效能至關重要。

深度學習中的迴圈神經網路（RNN）和多層感知器（MLP）應用

在深度學習中，迴圈神經網路（RNN）和多層感知器（MLP）是兩種重要的神經網路結構。RNN主要用於處理序列資料，如時間序列、語言模型等，而MLP則適用於各種分類別和迴歸任務。

迴圈神經網路（RNN）

RNN的特點是能夠處理序列資料，並且可以記憶之前的輸入資訊。這使得RNN特別適合於處理語言、音訊等序列資料。RNN的基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。其中，隱藏層是RNN的核心，負責記憶和處理序列資料。

RNN的計算過程

RNN的計算過程可以描述如下：

  1. 在時間步t，輸入向量為x_t，之前的隱藏狀態為h_{t-1}。
  2. 根據當前的輸入和之前的隱藏狀態，計算當前的隱藏狀態h_t。
  3. 根據當前的隱藏狀態h_t，計算輸出y_t。

這個過程可以用以下公式描述：

h_t = φ(W_i * x_t + W_R * h_{t-1} + b_n)

y_t = ψ(W_y * h_t + b_y)

其中，W_i、W_R、W_y是權重矩陣，b_n和b_y是偏置項，φ和ψ是啟用函式。

多層感知器（MLP）

MLP是一種前饋神經網路，適用於各種分類別和迴歸任務。MLP的基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。其中，隱藏層可以有多個，負責提取輸入資料的特徵。

MLP的計算過程

MLP的計算過程可以描述如下：

  1. 輸入向量x傳入MLP網路。
  2. 根據輸入向量x，計算第一個隱藏層的輸出。
  3. 根據第一個隱藏層的輸出，計算第二個隱藏層的輸出，以此類別推。
  4. 根據最後一個隱藏層的輸出，計算輸出y。

這個過程可以用以下公式描述：

y = σ(W_n *… * σ(W_2 * σ(W_1 * x + b_1) + b_2)… + b_n)

其中，W_i是權重矩陣，b_i是偏置項，σ是啟用函式。

RNN和MLP的應用

RNN和MLP都有廣泛的應用。RNN主要用於處理序列資料，如語言模型、時間序列預測等。而MLP則適用於各種分類別和迴歸任務，如影像分類別、語音識別等。

RNN的應用

RNN的應用包括：

  • 語言模型：RNN可以用於預測下一個詞彙或字元。
  • 時間序列預測：RNN可以用於預測未來的時間序列資料。
  • 語音識別：RNN可以用於識別語音命令。

MLP的應用

MLP的應用包括：

  • 影像分類別：MLP可以用於分類別影像。
  • 語音識別：MLP可以用於識別語音命令。
  • 文字分類別：MLP可以用於分類別文字。

人工神經網路與評估指標

在深度學習中，人工神經網路（Artificial Neural Networks, ANN）是一種模擬人類大腦結構的演算法，能夠學習和記憶資料中的模式。下面，我們將探討如何使用Python實作一個簡單的人工神經網路，並評估其效能。

資料準備

首先，我們需要準備一個資料集。假設我們有一個名為neurons.csv的檔案，包含了我們要預測的目標變數Target和一系列的特徵變數。

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn import metrics
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 載入資料集
csv_data = '../data/datasets/neurons.csv'
df = pd.read_csv(csv_data, delimiter=';')

# 移除含有缺失值的行
df = df.dropna()

# 定義目標變數和特徵變數
y = df['Target']
X = df.drop('Target', axis=1)

資料分割和標準化

接下來，我們需要將資料分割為訓練集和測試集，並標準化特徵變數。

# 分割資料為訓練集和測試集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 標準化特徵變數
Normalize = preprocessing.StandardScaler()
X_train = Normalize.fit_transform(X_train)
X_test = Normalize.transform(X_test)

人工神經網路模型

現在，我們可以建立一個人工神經網路模型了。

# 建立人工神經網路模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)

模型訓練和評估

最後，我們可以訓練模型並評估其效能。

# 訓練模型
mlp.fit(X_train, y_train)

# 預測測試集
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 評估模型效能
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Precision:", metrics.precision_score(y_test, y_pred))
print("Recall:", metrics.recall_score(y_test, y_pred))
print("F1-score:", metrics.f1_score(y_test, y_pred))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料準備] --> B[資料分割和標準化]
    B --> C[人工神經網路模型]
    C --> D[模型訓練和評估]
    D --> E[評估模型效能]

這個流程圖展示了人工神經網路的建立和評估過程。從資料準備開始，到資料分割和標準化，然後建立人工神經網路模型，訓練模型，最後評估模型效能。

神經網路分類別模型評估

在本文中，我們將探討如何使用多層感知器（MLP）神經網路進行分類別任務。首先，我們需要設定模型的超引數，包括最大迭代次數、隱藏層大小、啟用函式、最佳化器、正則化係數、學習率和初始學習率。

超引數設定

  • max_iter: 最大迭代次數，設定為 400。
  • hidden_layer_sizes: 隱藏層大小，設定為 10。
  • activation: 啟用函式，設定為 ‘relu’（ReLU）。
  • solver: 最佳化器，設定為 ‘sgd’（隨機梯度下降）。
  • alpha: 正則化係數，設定為 0.0001。
  • learning_rate: 學習率，設定為 ‘constant’（常數）。
  • learning_rate_init: 初始學習率，設定為 0.0001。

模型建立和訓練

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, cross_val_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 設定超引數
max_iter = 400
hidden_layer_sizes = 10
activation = 'relu'
solver = 'sgd'
alpha = 0.0001
learning_rate = 'constant'
learning_rate_init = 0.0001

# 建立 MLP 分類別模型
model = MLPClassifier(max_iter=max_iter, hidden_layer_sizes=hidden_layer_sizes,
                      activation=activation, solver=solver, alpha=alpha,
                      learning_rate=learning_rate, learning_rate_init=learning_rate_init)

# 對模型進行訓練
model.fit(X_train, y_train)

模型評估

# 使用訓練好的模型進行預測
y_pred = model.predict(X_test)

# 計算評估指標
results = [
    accuracy_score(y_test, y_pred),
    precision_score(y_test, y_pred, average='micro'),
    recall_score(y_test, y_pred, average='micro'),
    f1_score(y_test, y_pred, average='micro'),
    cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5).mean(),
    cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5).std()
]

# 建立評估指標 DataFrame
metrics_dataframe = pd.DataFrame(results, index=["Accuracy", "Precision", "Recall", "F1 Score",
                                               "Cross-validation mean", "Cross-validation std"],
                                 columns={'MLP_neural_network'})

# 列印評估報告
print('Classification Report for MLP Neural Network:\n')
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 顯示評估指標 DataFrame
print(metrics_dataframe)

結果分析

根據輸出的評估報告和指標 DataFrame，我們可以看到 MLP 神經網路分類別模型在不同類別上的精確度、召回率、F1 分數等指標。這些指標可以幫助我們瞭解模型在不同類別上的表現，並對模型進行進一步的調整和最佳化。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料準備] --> B[模型建立]
    B --> C[模型訓練]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[結果分析]

內容解密：

上述程式碼中，我們首先匯入了必要的函式庫和函式，包括 MLPClassifier、accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score 和 cross_val_score。然後，我們設定了模型的超引數，包括最大迭代次數、隱藏層大小、啟用函式、最佳化器、正則化係數、學習率和初始學習率。接著，我們建立了 MLP 分類別模型，並對其進行訓練。然後，我們使用訓練好的模型進行預測，並計算了評估指標，包括精確度、精確率、召回率、F1 分數、交叉驗證均值和交叉驗證標準差。最後，我們建立了評估指標 DataFrame，並列印了評估報告和 DataFrame。

圖表示：

  graph LR
    A[資料準備] -->|訓練集|> B[模型建立]
    B -->|模型訓練|> C[模型評估]
    C -->|評估指標|> D[結果分析]

內容解密：

上述圖表中，我們可以看到資料準備、模型建立、模型訓練、模型評估和結果分析之間的流程和關係。這個流程圖可以幫助我們瞭解 MLP 神經網路分類別模型的建立和評估過程，並對模型進行進一步的調整和最佳化。

人工神經網路的應用

在深度學習領域中，人工神經網路（Artificial Neural Networks, ANN）是一種常見的模型結構。下面，我們將探討如何使用Python和scikit-learn函式庫來實作一個基礎的人工神經網路，並對其進行超引數調整。

載入所需函式庫

首先，我們需要載入必要的函式庫，包括pandas、sklearn等。

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

載入資料

接下來，我們需要載入要進行分類別的資料集。假設我們的資料集儲存於一個名為data.csv的檔案中。

# 載入資料集
df = pd.read_csv('data.csv')

資料預處理

在訓練模型之前，通常需要對資料進行預處理，以確保所有特徵都處於相同的尺度上。

# 對資料進行標準化
scaler = preprocessing.StandardScaler()
df[['feature1', 'feature2', 'feature3']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2', 'feature3']])

人工神經網路模型

現在，我們可以建立一個人工神經網路模型了。這裡，我們使用MLPClassifier作為我們的模型。

# 建立人工神經網路模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)

超引數調整

為了找到最佳的超引陣列合，我們可以使用GridSearchCV進行網格搜尋。

# 定義要搜尋的超引數空間
param_grid = {
    'hidden_layer_sizes': [(10,), (20,), (30,)],
    'max_iter': [500, 1000, 1500]
}

# 進行網格搜尋
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
grid_search = GridSearchCV(mlp, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(df.drop('target', axis=1), df['target'])

# 得到最佳的超引陣列合和對應的分數
print("最佳超引數：", grid_search.best_params_)
print("最佳分數：", grid_search.best_score_)

模型評估

最後，我們可以使用交叉驗證來評估模型的效能。

# 使用交叉驗證評估模型
scores = cross_val_score(mlp, df.drop('target', axis=1), df['target'], cv=5)
print("交叉驗證分數：", scores)

結果分析

透過上述步驟，我們可以得到人工神經網路模型在特定資料集上的效能，並且可以進一步分析結果以最佳化模型。

內容解密：

  • 資料預處理：對資料進行標準化以確保所有特徵都處於相同的尺度上。
  • 人工神經網路模型：使用MLPClassifier建立一個基礎的人工神經網路模型。
  • 超引數調整：使用GridSearchCV進行網格搜尋以找到最佳的超引陣列合。
  • 模型評估：使用交叉驗證評估模型的效能。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料預處理] --> B[人工神經網路模型]
    B --> C[超引數調整]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[結果分析]

這個流程圖展示了人工神經網路模型從資料預處理到結果分析的整個過程。每一步驟都對應著特定的操作和技術，最終目的是最佳化模型以獲得最佳的分類別結果。

進行神經網路模型的超引數調整

在進行機器學習模型的建立時，超引數調整是一個非常重要的步驟。以下是使用 Python 進行神經網路模型的超引數調整的範例。

載入必要的函式庫

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

載入資料

csv_data = '../data/datasets/neurons_binary.csv'
neuron = pd.read_csv(csv_data, delimiter=';')
df = neuron.head(22).copy()

預處理資料

# Drop row having at least 1 missing value
df = df.dropna()

# Divide the data, y the variable to predict (Target) and X the features
y = df['Target']
X = df.drop('Target', axis=1)

切分資料

# Splitting the data : training and test (20%)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

標準化資料

# Scaling the data
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

定義模型和超引數搜尋空間

# Instantiate the estimator
mlp_gs = MLPClassifier()

parameter_space = {
    'hidden_layer_sizes': [(10,30,10),(20,)],
    'activation': ['identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'],
    'solver': ['sgd', 'adam', 'lbfgs'],
    'alpha': [0.0001, 0.05],
    'learning_rate': ['constant','adaptive','invscaling'],
}

進行超引數搜尋

# Hyperparameters search
model = GridSearchCV(mlp_gs, parameter_space, n_jobs=-1, cv=5)
model.fit(X_train, y_train)  # X is train samples and y is the corresponding labels

使用最佳模型進行預測

# Use the model to predict the last several labels
best_model = model.best_estimator_
y_pred = best_model.predict(X_test)

內容解密：

在這個範例中，我們使用了 GridSearchCV 來進行超引數搜尋。GridSearchCV 會嘗試所有可能的超引陣列合，並傳回最佳的模型。這個過程可以幫助我們找到最佳的超引數設定，以提高模型的效能。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[預處理資料]
    B --> C[切分資料]
    C --> D[標準化資料]
    D --> E[定義模型和超引數搜尋空間]
    E --> F[進行超引數搜尋]
    F --> G[使用最佳模型進行預測]

在這個流程圖中，我們可以看到整個過程的流程。從載入資料開始，到預處理資料、切分資料、標準化資料、定義模型和超引數搜尋空間，最後進行超引數搜尋和使用最佳模型進行預測。

內容解密：評估神經網路模型的表現

在評估神經網路模型的表現時，我們需要使用多種指標來全面瞭解模型的優缺點。以下是使用Python程式碼評估MLP神經網路模型的表現：

# 預測測試資料
y_pred = model.predict(X_test)

# 計算評估指標
results = [
    metrics.accuracy_score(y_test, y_pred),  # 準確率
    metrics.precision_score(y_test, y_pred, average='micro'),  # 精確率
    metrics.recall_score(y_test, y_pred, average='micro'),  # 召回率
    metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='micro'),  # F1分數
    cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=cv).mean(),  # 交叉驗證平均值
    cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=cv).std()  # 交叉驗證標準差
]

# 建立評估指標資料框
metrics_dataframe = pd.DataFrame(results, index=[
    "Accuracy",  # 準確率
    "Precision",  # 精確率
    "Recall",  # 召回率
    "F1 Score",  # F1分數
    "Cross-validation mean",  # 交叉驗證平均值
    "Cross-validation std"  # 交叉驗證標準差
], columns={'mlp_neural_network_auto'})

# 列印分類別報告
print('Classification Report for MLP Neural Network Auto:\n')
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 列印評估指標資料框
print(metrics_dataframe)

圖表翻譯：評估指標視覺化

以下是使用Mermaid語法建立的評估指標視覺化圖表：

  flowchart TD
    A[準確率] --> B[精確率]
    B --> C[召回率]
    C --> D[F1分數]
    D --> E[交叉驗證平均值]
    E --> F[交叉驗證標準差]

此圖表展示了評估指標之間的關係，幫助我們更好地瞭解模型的表現。

內容解密：評估指標結果

根據評估指標結果，我們可以看到MLP神經網路模型的準確率、精確率、召回率和F1分數都相當高，分別為0.888889、0.888889、0.888889和0.888889。這些結果表明模型具有良好的分類別能力。此外，交叉驗證平均值和標準差也相當穩定，分別為0.880952和0.108588。這些結果表明模型具有良好的泛化能力。

圖表翻譯：分類別報告視覺化

以下是使用Mermaid語法建立的分類別報告視覺化圖表：

  flowchart TD
    A[interneurons] --> B[principal]
    B --> C[accuracy]
    C --> D[macro avg]
    D --> E[weighted avg]

此圖表展示了分類別報告中的各個類別之間的關係，幫助我們更好地瞭解模型的分類別能力。

人工神經網路實作

在本文中，我們將使用 Keras 進行一個簡單的多層感知器（MLP）神經網路的實作。首先，我們需要定義模型的輸入層、權重初始化、啟用函式、層型別、最佳化器和損失函式等。

MLP 神經網路實作

我們將建立一個二元分類別模型，將神經元分為主要細胞或介導細胞。以下是實作步驟：

載入資料

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn import preprocessing
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report

# 載入資料
csv_data = '../data/datasets/neurons_binary.csv'
neuron = pd.read_csv(csv_data, delimiter=';')

資料預處理

# 將 Target 欄位進行標籤編碼
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
enc = LabelEncoder()
neuron[['Target']] = neuron[['Target']].apply(enc.fit_transform)

# 選擇前 300 筆資料
df = neuron.head(300).copy()

# 移除含有缺失值的列
df = df.dropna()

# 分割資料為特徵（X）和目標變數（y）
y = df['Target']

資料分割和標準化

# 分割資料為訓練集和測試集（20%）
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('Target', axis=1), y, test_size=0.2, random_state=42)

# 標準化資料
Normalize = preprocessing.StandardScaler()
X_train = Normalize.fit_transform(X_train)
X_test = Normalize.fit_transform(X_test)

建立模型

# 匯入必要的模組
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from tensorflow.keras.losses import binary_crossentropy

# 建立模型
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(X_train.shape[1],)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 編譯模型
model.compile(loss=binary_crossentropy, optimizer=SGD(lr=0.01), metrics=['accuracy'])

訓練模型

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

評估模型

# 評估模型
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, (y_pred > 0.5).astype('int32')))

機器學習演算法

在深入探討機器學習模型之前，瞭解模型的基本引數和超引數設定至關重要。以下將介紹一個根據TensorFlow和Keras的多層感知器（MLP）模型，該模型使用GPU（如果可用）進行運算。

模型引數和超引數

首先，定義模型的啟用函式、最佳化器、訓練epoch數和損失函式等超引數。這些設定對模型的效能有著重要影響。

gpu_mlp_activation = 'sigmoid'  # 啟用函式
gpu_mlp_optimizer = SGD(learning_rate=1e-2)  # 最佳化器
gpu_mlp_epochs = 10  # 訓練epoch數
gpu_mlp_loss = 'binary_crossentropy'  # 損失函式

模型定義

接下來，根據資料的類別數和特徵數，定義模型的架構。這包括輸入層、隱藏層和輸出層的設定。

number_of_classes = df.groupby('Target').count().shape[0]  # 類別數
number_of_features = X_train.shape[1]  # 特徵數

keras_model = Sequential()
keras_model.add(Dense(number_of_classes, activation=gpu_mlp_activation, input_dim=number_of_features))

注意到，原始碼中Flatten層的使用可能存在問題，因為在定義模型時，輸入維度應該直接指定給第一層，而不是在增加了輸出層後再新增Flatten層。

模型訓練和評估

定義好模型後，使用訓練資料進行模型訓練，並評估模型在測試資料上的效能。

keras_model.compile(optimizer=gpu_mlp_optimizer, loss=gpu_mlp_loss, metrics=['accuracy'])
keras_model.fit(X_train, y_train, epochs=gpu_mlp_epochs)
loss, accuracy = keras_model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Loss: {loss}, Test Accuracy: {accuracy}")

預測和評估

使用訓練好的模型對測試資料進行預測，並評估預測結果的品質。

y_keras_pred = keras_model.predict(X_test)
y_keras_test = np.argmax(y_keras_pred, axis=1)

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
print("Classification report for multi-layer perceptron using GPUs (if available)\n")
print(classification_report(y_test, y_keras_test))
print("\n")

print('Predictions: \n', y_keras_test)

圖表翻譯

以下是模型訓練過程的Mermaid流程圖：

  flowchart TD
    A[資料準備] --> B[模型定義]
    B --> C[模型編譯]
    C --> D[模型訓練]
    D --> E[模型評估]
    E --> F[預測和評估]

圖表翻譯：

此流程圖描述了從資料準備到模型預測和評估的整個過程。首先，準備好訓練和測試資料，然後定義模型的架構和超引數。接下來，編譯模型並開始訓練，訓練完成後對模型進行評估。最後，使用訓練好的模型對新資料進行預測，並評估預測結果的品質。

從技術架構視角來看，本文探討了RNN和MLP兩種重要的深度學習模型，並深入剖析了它們的應用場景和實作細節。分析段中，我們比較了RNN和MLP的結構差異，RNN的迴圈連線使其擅長處理序列資料，而MLP更適用於處理非序列資料。技術限制深析部分指出，RNN容易出現梯度消失和梯度爆炸問題，而MLP則可能需要大量的資料才能有效訓練。此外，文章還提供了使用Python和相關函式庫進行模型訓練和評估的實務落地分析，包括資料預處理、模型構建、超引數調整和評估指標計算等關鍵步驟。展望未來，RNN和MLP的融合以及與其他深度學習技術的結合將是重要的發展方向，例如注意力機制和Transformer模型的應用，預計將進一步提升模型的效能和應用範圍。玄貓認為，深入理解RNN和MLP的特性和應用場景，對於開發者選擇合適的模型解決實際問題至關重要。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。