dynamic_lstmp

paddle.fluid.layers.dynamic_lstmp(input, size, proj_size, param_attr=None, bias_attr=None, use_peepholes=True, is_reverse=False, gate_activation='sigmoid', cell_activation='tanh', candidate_activation='tanh', proj_activation='tanh', dtype='float32', name=None, h_0=None, c_0=None, cell_clip=None, proj_clip=None)[源代码]

注意:在实现的时候为了提升效率,用户必须将输入先进行线性映射,将维度为 [T, hidden_size] 的输入映射为 [T, 4×hidden_size] 输入,然后再传给该OP。

该OP实现了LSTMP(LSTM Projected)层。LSTMP层在LSTM层之后有一个单独的的线性映射层。 -- Sak, H., Senior, A., & Beaufays, F. (2014)

与标准的LSTM层相比,LSTMP多出来的线性映射层,用于从原始隐藏状态 \(h_t\) 映射到较低维的状态 \(r_t\), 从而减少参数总数和计算复杂度,特别是输出单元相对较大的情况下。

该OP的默认实现方式为 diagonal/peephole 连接,参见 Gers, F. A., & Schmidhuber, J. (2000)。 如果需要禁用 peephole 连接方法,将 use_peepholes 设为 False 即可。

该OP对于序列中每一个时间步的计算公式如下:

\[i_t = \sigma(W_{ix}x_{t} + W_{ir}r_{t-1} + W_{ic}c_{t-1} + b_i)\]
\[f_t = \sigma(W_{fx}x_{t} + W_{fr}r_{t-1} + W_{fc}c_{t-1} + b_f)\]
\[o_t = \sigma(W_{ox}x_{t} + W_{or}r_{t-1} + W_{oc}c_{t-1} + b_o)\]
\[\widetilde{c_t} = act_g(W_{cx}x_t + W_{cr}r_{t-1} + b_c)\]
\[c_t = f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot \widetilde{c_t}\]
\[h_t = o_t \odot act_h(c_t)\]
\[r_t = \overline{act_h}(W_{rh}h_t)\]
公式中的概念信息如下:
  • \(x_{t}\) 表示时间步 \(t\) 的输入
  • \(h_{t}\) 表示时间步 \(t\) 的 hidden 状态
  • \(r_{t}\) : 隐藏状态循环的映射输出的状态
  • \(h_{t-1}, c_{t-1}, r_{t-1}\) 分别表示前一个时间步的 hidden 状态,cell 状态和循环映射输出状态
  • \(\widetilde{c_t}\) 表示候选的 cell 状态
  • \(i_t\)\(f_t\)\(o_t\) 分别为 input gate,forget gate,output gate
  • \(W\) 表示 weight (例如, \(W_{ix}\) 是在计算 input gate \(i_t\) 时,对输入 \(x_{t}\) 做线性变换的 weight)
  • \(b\) 表示 bias (例如, \(b_{i}\) 是 input gate 的 bias)
  • \(\sigma\) 表示 gate 的非线性激活函数,默认为 sigmoid
  • \(act_g, act_h, \overline{act_h}\) 分别表示 cell 输入 cell 输出和映射输出的非线性激活函数,默认为 tanh
  • \(\odot\) 表示矩阵的 Hadamard product,即对两个维度相同的矩阵,将相同位置的元素相乘,得到另一个维度相同的矩阵
参数:
  • input ( Variable ) 维度为 \([T, 4*hidden\_size]\) 的多维 LoDTensor(必须在传入该OP前对维度为 \([T, hidden\_size]\) 的输入经过线性变换得到),其中 T 为 batch 中所有样本的长度之和,hidden_size 为隐层大小,数据类型为 float32 或者 float64。

  • size (int) – 必须为 4 * hidden_size。

  • proj_size (int) - 投影映射输出的大小。

  • param_attr (ParamAttr,可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr

    说明:
    1. 隐藏状态到隐藏状态(Hidden-hidden)权重 = \(\{ W_{cr},W_{ir},W_{fr},W_{or} \}\),维度为 [P, 4*hidden_size] ,P是投影大小
    2. 投影(Projection)权重 = \(\{ W_{rh} \}\),维度为 [D, P]
  • bias_attr (ParamAttr,可选) - 指定偏置参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr

    说明:
    1. use_peepholes = False
      • Biases = { \(b_{c},b_{i},b_{f},b_{o}\)}
      • 维度为 [1, 4*hidden_size]
    2. use_peepholes = True
      • Biases = { \(b_{c},b_{i},b_{f},b_{o},W_{ic},W_{fc},W_{oc}\)}
      • 维度为 [1, 7*hidden_size]
  • use_peepholes (bool,可选) - 是否使用 peephole 连接。默认值为True。

  • is_reverse (bool,可选) - 是否计算反向LSTM,默认值为False。

  • gate_activation (str,可选) - 应用于input gate,forget gate, output gate 的激活函数。可选值包括 sigmoid,tanh,relu,identity。默认值为 sigmoid。

  • cell_activation (str,可选) - cell输出的激活函数。可选值包括 sigmoid,tanh,relu,identity。默认值为 tanh。

  • candidate_activation (str,可选) - 候选隐藏状态(candidate hidden state)的激活状态。可选值包括 sigmoid,tanh,relu,identity。默认值为 tanh。

  • proj_activation (str,可选) - 投影输出的激活函数。可选值包括 sigmoid,tanh,relu,identity。默认值为 tanh。

  • dtype (str,可选) - 数据类型。可选值包括 float32,float64。默认值为 float32。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。

  • h_0 ( Variable ,可选) 维度为 \([batch\_size, hidden\_size]\) 的多维 Tensor。如果为 None,该OP会自动设置为全0的向量。默认值为None。

  • c_0 ( Variable ,可选) 维度为 \([batch\_size, hidden\_size]\) 的多维 Tensor。如果为 None,该OP会自动设置为全0的向量;\(h_0, c_0\) 如果要设置为None,必须同时为None。默认值为None。

  • cell_clip (float,可选) - 如果该参数不为None,则在单元输出激活之前,单元状态将被此值剪裁。默认值为None。

  • proj_clip (float,可选) - 如果 num_proj > 0 并且 proj_clip 不为None,那么将投影值沿元素方向剪切到[-proj_clip,proj_clip]内。默认值为None。

返回:经过lstmp运算输出的 hidden 的映射和 cell 状态的tuple,包括

  • hidden:LSTM hidden的输出结果,维度为 \([T, P]\) 的LoDTensor,且LoD保持与输入一致,数据类型与input一致。
  • cell:LSTM cell的输出结果,维度为 \([T, hidden\_size]\) 的LoDTensor,且LoD保持与输入一致,数据类型与input一致。

返回类型: tuple( Variable , Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
dict_dim, emb_dim = 128, 64
data = fluid.layers.data(name='sequence', shape=[1],
                    dtype='int32', lod_level=1)
emb = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_dim, emb_dim])
hidden_dim, proj_dim = 512, 256
fc_out = fluid.layers.fc(input=emb, size=hidden_dim * 4,
                    act=None, bias_attr=None)
proj_out, cell = fluid.layers.dynamic_lstmp(input=fc_out,
                                    size=hidden_dim * 4,
                                    proj_size=proj_dim,
                                    use_peepholes=False,
                                    is_reverse=True,
                                    cell_activation="tanh",
                                    proj_activation="tanh")
proj_out.shape  # (-1, 256)
cell.shape  # (-1, 512)