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LSTMの実装

LSTMの実装#

torch.nn.LSTM#

PyTorchのtorch.nn.LSTMクラスを使用して、LSTMをモデルに簡単にレイヤーとして追加できます。

torch.nn.LSTMの主なパラメータは以下の通りです：

  • input_size：入力xの特徴量の数

  • hidden_size：隠れ状態の特徴量の数

  • num_layers：LSTMを重ねる層の数（デフォルトは\(1\)）

  • bias：バイアスを使用するかどうか（デフォルトはTrue）

  • batch_first：入力と出力のテンソルの形状が(batch, seq, feature)になるようにするかどうか（デフォルトはFalse）

  • dropout：ドロップアウトを適用する確率（デフォルトは\(0\)、つまりドロップアウトなし）

  • bidirectional：双方向LSTMを使用するかどうか（デフォルトはFalse）

入力#

  • input_size=10：各入力要素の特徴の数（入力ベクトルの次元数）は10です

  • hidden_size=20：隠れ状態とセル状態の各ベクトルのサイズは20です

  • num_layers=2： LSTMの層の数は2です

    • 最初のLSTM層は入力シーケンスを受け取り、それを処理して一連の隠れ状態を生成します。

    • 最初の層の出力（隠れ状態）は、次のLSTM層の入力となります。これが複数層にわたって繰り返されます。

import torch
import torch.nn as nn
# LSTMのインスタンス化
lstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20,num_layers=2)

  • 入力データの生成（例：バッチサイズ=3, シーケンス長=5）

input = torch.randn(5, 3, 10)

  • h0:隠れ状態の初期値

    • h0 のサイズは(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)になります

      • num_directions:LSTMが単方向か双方向かを示し（単方向の場合は\(1\)、双方向の場合は\(2\)）

  • c0:セル状態の初期値

    • c0 のサイズは同様に(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)になります

# 隠れ状態とセル状態の初期化
h0 = torch.randn(2, 3, 20)
c0 = torch.randn(2, 3, 20)

出力#

torch.nn.LSTMの出力は、出力テンソル（通常は output と呼ばれます）と隠れ状態（h_n と c_n）から構成されています

# 順伝播
output, (hn, cn) = lstm(input, (h0, c0))

print(f"output: {output.shape}")
print(f"hn: {hn.shape}")
print(f"cn: {cn.shape}")

output: torch.Size([5, 3, 20])
hn: torch.Size([2, 3, 20])
cn: torch.Size([2, 3, 20])

  • 出力テンソル（output）

    • シーケンス内の各時点におけるLSTMの隠れ状態を含んでいます。

    • サイズは (seq_len, batch, num_directions * hidden_size) になります。

  • 最終隠れ状態(h_n)

    • LSTMの最終的な隠れ状態です。

    • サイズは(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) になります。

Note

  • outputの最終時点の隠れ状態（つまり output[-1] ）は、単層、単方向LSTMの場合、hn と同じです。

  • 多層LSTMの場合、hnは各層の最終隠れ状態を含むため、outputの最終時点の隠れ状態とは異なることがあります。この場合、outputの最後の要素は最終層の最終隠れ状態に対応し、hn にはそれぞれの層の最終隠れ状態が格納されます。

  • 最終セル状態(c_n)

    • LSTMの最終的なセル状態です。長期的な依存関係をどのように「記憶」しているかを示します。

    • サイズは (num_layers * num_directions, batch, hidden_size) です

タスクに応じて、torch.nn.LSTMの出力を扱う必要があります。例えば、テキスト生成、機械通訳、文書分類はそれぞれどの出力を使うべきですか？

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