agosto 27, 2020
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Redes Neuronales Recurrentes
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Redes Neuronales Recurrentes
En posts anteriores hemos cubierto muchísimos temas relacionados con redes neuronales, sin embargo en todos los ejemplos y aplicaciones hemos usado siempre la misma arquitectura de red neuronal: el Perceptrón Multicapa (MLP), un modelo del que hemos hablado extensivamente.
En este modelo tenemos una serie de capas, cada capa formada por un número determinado de perceptrones (o neuronas artificiales, la unidad básica que forma las redes neuronales de la que también hemos hablado en gran cantidad en posts anteriores). Si bien este modelo es muy útil y potente, lo hemos utilizado por ejemplo para clasificar imágenes, existen otras aplicaciones para las cuales esta arquitectura se ve limitada. Una familia de aplicaciones en las que nuestro MLP no será muy efectivo es aquellas en las que tratemos con datos secuenciales, como por ejemplo series temporales o aplicaciones de lenguaje en las que nuestros datos están organizados en secuencias de longitud variable. En este post vamos a introducir una nueva arquitectura diseñada específicamente para tratar con datos secuenciales: las redes neuronales recurrentes (RNNs).
Definición
En una red neuronal feed forward la información solo fluye en una dirección, desde la capa de entrada hasta la salida. Nuestro MLP es un ejemplo de este tipo de redes. Una red recurrente es muy similar a un MLP en el que además tenemos conexiones apuntando hacia detrás.
En la imágen anterior tienes un ejemplo de la RNN más sencilla que existe, en la que sólo tenemos una entrada, una neurona en la capa oculta y una salida. En el caso del MLP calcularíamos la salida con la siguiente fórmula
Sin embargo, en una RNN además de las entradas que ya conocemos, , introduciremos las salidas de la capa oculta en el instante anterior, , como entradas adicionales, las cuales irán multiplicadas por su propia matriz de pesos
En los ejemplos que hemos visto anteriormente, cada muestra en el dataset estaba caracterizado por un número determinado de características (por ejemplo, para clasificar imágenes, cada entrada correspondía al valor de cada píxel de la imagen). Sin embargo, al trabajar con datos secuenciales, nuestro dataset estará formado por secuencias de elementos, cada uno de ellos caracterizado por un número determinado de características (para seguir con el ejemplo de imágenes, podrías considerar un vídeo en el cada elemento sería un frame, una imagen). Denotaremos a cada elemento de la secuencia como donde es el vector de características del elemento en la secuencia .
Tipos de RNNs
Esta nueva arquitectura abre un nuevo mundo de posibilidades en el que podemos llevar a cabo nuevas tareas dependiendo de la configuración de entradas/salidas que utilicemos
La tipología one-to-one corresponde al MLP, puedes considerarlo como una secuencia de longitud 1, el resto de tipologías nos permiten tareas como clasificación de secuencias o regresión a un valor (many-to-one) o regresión a varios valores futuros (many-to-many). En futuros posts veremos ejemplos de estas arquitecturas para llevar a cabo distintas tareas.
Entrenando RNNs
Para entrenar RNNs utilizaremos exactamente el mismo algoritmo que hemos utilizado hasta ahora: el algoritmo de bakpropagation. Ahora, sin embargo, hay que tener en cuenta que podemos tener gradientes fluyendo desde cualquiera de las salidas de la red neuronal, por lo que en un mismo paso de actualización es posible actualizar los pesos con (potencialmente) muchos gradientes distintos. Esto puede resultar en ciertos problemas durante el entrenamiento de los que hablaremos más adelante.
Obviamente, en los frameworks de redes neuronales que ya conocemos esto ya está implementado por lo que no tenemos que preocuparnos.
Predicción de series temporales
Muy bien, en este punto ya sabemos qué es una red neuronal recurrente así que vamos a aplicarlo a una de sus principales aplicaciones que también no servirá para asentar los conceptos explicados anteriormente. Vamos a empezar generando una colección de series temporales de datos sintéticos.
import numpy as np
def generate_time_series(batch_size, n_steps):
freq1, freq2, offsets1, offsets2 = np.random.rand(4, batch_size, 1)
time = np.linspace(0, 1, n_steps)
series = 0.5 * np.sin((time - offsets1) * (freq1 * 10 + 10)) # wave 1
series += 0.2 * np.sin((time - offsets2) * (freq2 * 20 + 20)) # + wave 2
series += 0.1 * (np.random.rand(batch_size, n_steps) - 0.5) # + noise
return series[..., np.newaxis].astype(np.float32)
n_steps = 50
series = generate_time_series(10000, n_steps + 1)
X_train, y_train = series[:7000, :n_steps], series[:7000, -1]
X_valid, y_valid = series[7000:9000, :n_steps], series[7000:9000, -1]
X_test, y_test = series[9000:, :n_steps], series[9000:, -1]
X_train.shape, y_train.shape
((7000, 50, 1), (7000, 1))
Nuestro objetivo será el de predecir el último valor de la serie temporal a partir de todos los anteriores. De ser capaces de llevar a cabo esta tarea podríamos predecir, por ejemplo, la evolución de usuarios en una aplicación o web, el precio de las acciones de una empresa en bolsa, etc.
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_series(series, y=None, y_pred=None, y_pred_std=None, x_label="$t$", y_label="$x$"):
r, c = 3, 5
fig, axes = plt.subplots(nrows=r, ncols=c, sharey=True, sharex=True, figsize=(20, 10))
for row in range(r):
for col in range(c):
plt.sca(axes[row][col])
ix = col + row*c
plt.plot(series[ix, :], ".-")
if y is not None:
plt.plot(range(len(series[ix, :]), len(series[ix, :])+len(y[ix])), y[ix], "bx", markersize=10)
if y_pred is not None:
plt.plot(range(len(series[ix, :]), len(series[ix, :])+len(y_pred[ix])), y_pred[ix], "ro")
if y_pred_std is not None:
plt.plot(range(len(series[ix, :]), len(series[ix, :])+len(y_pred[ix])), y_pred[ix] + y_pred_std[ix])
plt.plot(range(len(series[ix, :]), len(series[ix, :])+len(y_pred[ix])), y_pred[ix] - y_pred_std[ix])
plt.grid(True)
plt.hlines(0, 0, 100, linewidth=1)
plt.axis([0, len(series[ix, :])+len(y[ix]), -1, 1])
if x_label and row == r - 1:
plt.xlabel(x_label, fontsize=16)
if y_label and col == 0:
plt.ylabel(y_label, fontsize=16, rotation=0)
plt.show()
plot_series(X_test, y_test)
Predicción Naive
Un modelo muy simple y que puede funcionar sorprendentemente bien en algunas ocasiones es uno que siempre prediga el último valor.
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_pred = X_test[:,-1]
mean_squared_error(y_test, y_pred)
0.0206282
y_pred = X_test[:,-1]
plot_series(X_test, y_test, y_pred)
Como puedes ver este modelo simple es bastante potente a la hora de predecir un único valor a partir de todos los anteriores.
Perceptrón Multicapa
En el caso de que todas las secuencias tengan la misma longitud (lo cual no siempre es el caso) podríamos utilizar un MLP como los que ya conocemos para la tarea de regresión.
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class TimeSeriesDataset(Dataset):
def __init__(self, X, y=None, train=True):
self.X = X
self.y = y
self.train = train
def __len__(self):
return len(self.X)
def __getitem__(self, ix):
if self.train:
return torch.from_numpy(self.X[ix]), torch.from_numpy(self.y[ix])
return torch.from_numpy(self.X[ix])
dataset = {
'train': TimeSeriesDataset(X_train, y_train),
'eval': TimeSeriesDataset(X_valid, y_valid),
'test': TimeSeriesDataset(X_test, y_test, train=False)
}
dataloader = {
'train': DataLoader(dataset['train'], shuffle=True, batch_size=64),
'eval': DataLoader(dataset['eval'], shuffle=False, batch_size=64),
'test': DataLoader(dataset['test'], shuffle=False, batch_size=64)
}
class MLP(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_in=50, n_out=1):
super().__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(n_in, n_out)
def forward(self, x):
x = x.view(x.shape[0], -1)
x = self.fc(x)
return x
mlp = MLP()
mlp
MLP(
(fc): Linear(in_features=50, out_features=1, bias=True)
)
from tqdm import tqdm
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
def fit(model, dataloader, epochs=10):
model.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
criterion = torch.nn.MSELoss()
bar = tqdm(range(1, epochs+1))
for epoch in bar:
model.train()
train_loss = []
for batch in dataloader['train']:
X, y = batch
X, y = X.to(device), y.to(device)
optimizer.zero_grad()
y_hat = model(X)
loss = criterion(y_hat, y)
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss.append(loss.item())
model.eval()
eval_loss = []
with torch.no_grad():
for batch in dataloader['eval']:
X, y = batch
X, y = X.to(device), y.to(device)
y_hat = model(X)
loss = criterion(y_hat, y)
eval_loss.append(loss.item())
bar.set_description(f"loss {np.mean(train_loss):.5f} val_loss {np.mean(eval_loss):.5f}")
def predict(model, dataloader):
model.eval()
with torch.no_grad():
preds = torch.tensor([]).to(device)
for batch in dataloader:
X = batch
X = X.to(device)
pred = model(X)
preds = torch.cat([preds, pred])
return preds
fit(mlp, dataloader)
loss 0.00298 val_loss 0.00317: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10 [00:01<00:00, 7.23it/s]
y_pred = predict(mlp, dataloader['test'])
plot_series(X_test, y_test, y_pred.cpu().numpy())
mean_squared_error(y_test, y_pred.cpu())
0.0031080674
Nuestro preceptrón es capaz de predecir con mejor precisión el último valor en una serie temporal a partir del resto. Vamos ahora a ver cómo hacer lo mismo con una red recurrente.
Red Recurrente Simple
En Pytorch tenemos disponible la capa torch.nn.RNN que implementa la arquitectura de red neuronal recurrente que hemos presentado anteriormente. A esta capa le podemos pasar como parámetros, entre otros, el número de entradas, el número de neuronas en la capa oculta, el número de capa ocultas, etc. Poco a poco iremos viendo las diferentes opciones. Vamos a empezar con una RNN simple que acepta un solo valor a la entrada, una capa oculta de una sola neurona, y un valor a la salida (igual a la figura siguiente)
class SimpleRNN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.rnn = torch.nn.RNN(input_size=1, hidden_size=1, num_layers=1, batch_first=True)
def forward(self, x):
x, h = self.rnn(x)
# solo queremos la última salida
return x[:,-1]
rnn = SimpleRNN()
fit(rnn, dataloader)
loss 0.11946 val_loss 0.11751: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10 [00:03<00:00, 3.11it/s]
y_pred = predict(rnn, dataloader['test'])
plot_series(X_test, y_test, y_pred.cpu().numpy())
mean_squared_error(y_test, y_pred.cpu())
0.11493178
Según parece nuestra RNN no funciona mejor que el perceptrón anterior. ¿Cómo es posible si hemos dicho que las redes recurrentes funcionan mejor para datos secuenciales? La respuesta está en el número de parámetros de cada modelo.
# parámetros en el MLP
mlp.fc.weight.shape, mlp.fc.bias.shape
(torch.Size([1, 50]), torch.Size([1]))
En el MLP tenemos 50 entradas conectadas a una salida, en total 50 parámetros más el bias, 51.
# parámetros en la RNN simple
rnn.rnn.weight_hh_l0.shape, rnn.rnn.weight_ih_l0.shape, rnn.rnn.bias_hh_l0.shape, rnn.rnn.bias_ih_l0.shape
(torch.Size([1, 1]), torch.Size([1, 1]), torch.Size([1]), torch.Size([1]))
En la RNN tenemos una entrada conecta a una neurona en la capa oculta (que al tener solo una capa oculta también es la salida), un peso más el bias, 2. Además, tenemos una conexión de la neurona en la capa oculta en un instante a la capa oculta en el instante siguiente, otro peso más el bias, 2 más. En total 4 parámetros contra los 51 del MLP. Necesitamos una RNN con más capacidad, por ejemplo aumentando el número de neuronas en la capa oculta. Para este caso, además, necesitaremos una capa lineal que nos de el último valor a partir de los 20 valores en la capa oculta.
class RNN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.rnn = torch.nn.RNN(input_size=1, hidden_size=20, num_layers=1, batch_first=True)
self.fc = torch.nn.Linear(20, 1)
def forward(self, x):
x, h = self.rnn(x)
# get the last output and apply linear layer
y = self.fc(x[:,-1])
return y
rnn = RNN()
# parámetros en la nueva RNN
rnn.rnn.weight_hh_l0.shape, rnn.rnn.weight_ih_l0.shape, rnn.rnn.bias_hh_l0.shape, rnn.rnn.bias_ih_l0.shape, rnn.fc.weight.shape, rnn.fc.bias.shape
(torch.Size([20, 20]),
torch.Size([20, 1]),
torch.Size([20]),
torch.Size([20]),
torch.Size([1, 20]),
torch.Size([1]))
fit(rnn, dataloader)
loss 0.00414 val_loss 0.00419: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10 [00:03<00:00, 2.79it/s]
y_pred = predict(rnn, dataloader['test'])
plot_series(X_test, y_test, y_pred.cpu().numpy())
mean_squared_error(y_test, y_pred.cpu())
0.004407871
Ahora sí, nuestra RNN tiene un poder similar al MLP. La diferencia es que el MLP recibe a la entrada todos los valores a la vez para generar la única salida, mientras que la RNN recibe los valores de 1 en 1, generando una salida en cada instante de las cuales nos quedamos con la última. Si nuestras secuencias fuesen de diferente longitud, no podríamos aplicar el MLP mientras que la RNN funcionaría sin problemas.
Resumen
En este post hemos introducido una nueva arquitectura de red neuronal que nos va a permitir trabajar con datos secuenciales: la red neuronal recurrente. Esta arquitectura es muy similar a la del Perceptrón Multicapa que ya conocemos de posts anteriores, en la que en cada capa oculta no solo tenemos conexiones a las entradas de la capa anterior si no también a los valores de la misma capa oculta pero en el instante anterior. De esta manera seremos capaces de llevar a cabo tareas de regresión y clasificación con datos secuenciales como series temporales, lenguaje, vídeos, etc. En próximos posts veremos mejoras que podemos aplicar sobre el modelo básico de RNN para mejorar sus prestaciones así como diferentes aplicaciones más interesantes como predecir más de un valor en una serie temporal, generación de texto, clasificación de texto, traducción entre varios lenguajes, etc.