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本文实例讲述了Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
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卷积网络的输入只有输入数据X，而循环神经网络除了输入数据X之外，每一步的输出会作为下一步的输入，如此循环，并且每一次采用相同的激活函数和参数。在每次循环中，x0乘以系数U得到s0，再经过系数W输入到下一次，以此循环构成循环神经网络的正向传播。
在反向传播中要求损失函数E对参数W的导数，通过链式求导法则可以得到右下的公式
循环神经网络与卷积神经网络作比较，卷积神经网络是一个输出经过网络产生一个输出。而循环神经网络可以实现一个输入多个输出（生成图片描述）、多个输入一个输出（文本分类）、多输入多输出（机器翻译、视频解说）。
RNN使用的是tan激活函数，输出在-1到1之间，容易梯度消失。距离输出较远的步骤对于梯度贡献很小。
将底层的输出作为高层的输入就构成了多层的RNN网络，而且高层之间也可以进行传递，并且可以采用残差连接防止过拟合。
RNN的每次传播之间只有一个参数W，用这一个参数很难描述大量的、复杂的信息需求，为了解决这个问题引入了长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)。这个网络可以进行选择性机制，选择性的输入、输出需要使用的信息以及选择性地遗忘不需要的信息。选择性机制的实现是通过Sigmoid门实现的，sigmoid函数的输出介于0到1之间，0代表遗忘，1代表记忆，0.5代表记忆50%
LSTM网络结构如下图所示，
如上右图所示为本轮运算的隐含状态state，当前状态由上一状态和遗忘门结果作点积，再加上传入们结果得到
如下左图所示为遗忘门结构，上一轮的输出ht-1和数据xt在经过遗忘门选择是否遗忘之后，产生遗忘结果ft
如下中图所示为传入门结构，ht-1和xt在经过遗忘门的结果it和tanh的结果Ct作点积运算得到本次运算的输入
如下右图所示为输出门结构，ht-1和xt经过遗忘门的结果ot与当状态作点积产生本次的输出
如下实现LSTM网络，首先定义_generate_params函数用于生成每个门所需的参数，调用该函数定义输入门、输出门、遗忘门、和中间状态tanh的参数。每个门的参数都是三个，输入x、h的权重和偏置值。
接着开始进行LSTM的每轮循环计算，输入门计算就是将输入embedded_input矩阵乘以输入门参数x_in，再加上h和对应参数相乘的结果，最后再加上偏置值b_in经过sigmoid便得到输入门结果。
同理进行矩阵相乘加偏置操作得到遗忘门、输出门的结果。中间态tanh与三个门的操作类似，只不过最后经过tanh函数。
将上一个隐含态state乘以遗忘门加上输入门乘以中间态的结果就得到当前的隐含态state
将当前的state经过tanh函数再加上输出门就得到本轮的输出h
经过多轮输入循环得到的就是LSTM网络的最后输出。
# 实现LSTM网络
# 生成Cell网格所需参数
def _generate_paramas(x_size, h_size, b_size):
x_w = tf.get_variable('x_weight', x_size)
h_w = tf.get_variable('h_weight', h_size)
bias = tf.get_variable('bias', b_size, initializer=tf.constant_initializer(0.0))
return x_w, h_w, bias
scale = 1.0 / math.sqrt(embedding_size + lstm_nodes[-1]) / 3.0
lstm_init = tf.random_uniform_initializer(-scale, scale)
with tf.variable_scope('lstm_nn', initializer=lstm_init):
# 输入门参数
with tf.variable_scope('input'):
x_in, h_in, b_in = _generate_paramas(
x_size=[embedding_size, lstm_nodes[0]],
h_size=[lstm_nodes[0], lstm_nodes[0]],
b_size=[1, lstm_nodes[0]]
)
# 输出门参数
with tf.variable_scope('output'):
x_out, h_out, b_out = _generate_paramas(
x_size=[embedding_size, lstm_nodes[0]],
h_size=[lstm_nodes[0], lstm_nodes[0]],
b_size=[1, lstm_nodes[0]]
)
# 遗忘门参数
with tf.variable_scope('forget'):
x_f, h_f, b_f = _generate_paramas(
x_size=[embedding_size, lstm_nodes[0]],
h_size=[lstm_nodes[0], lstm_nodes[0]],
b_size=[1, lstm_nodes[0]]
)
# 中间状态参数
with tf.variable_scope('mid_state'):
x_m, h_m, b_m = _generate_paramas(
x_size=[embedding_size, lstm_nodes[0]],
h_size=[lstm_nodes[0], lstm_nodes[0]],
b_size=[1, lstm_nodes[0]]
)
# 两个初始化状态，隐含状态state和初始输入h
state = tf.Variable(tf.zeros([batch_size, lstm_nodes[0]]), trainable=False)
h = tf.Variable(tf.zeros([batch_size, lstm_nodes[0]]), trainable=False)
# 遍历LSTM每轮循环，即每个词的输入过程
for i in range(max_words):
# 取出每轮输入，三维数组embedd_inputs的第二维代表训练的轮数
embedded_input = embedded_inputs[:, i, :]
# 将取出的结果reshape为二维
embedded_input = tf.reshape(embedded_input, [batch_size, embedding_size])
# 遗忘门计算
forget_gate = tf.sigmoid(tf.matmul(embedded_input, x_f) + tf.matmul(h, h_f) + b_f)
# 输入门计算
input_gate = tf.sigmoid(tf.matmul(embedded_input, x_in) + tf.matmul(h, h_in) + b_in)
# 输出门
output_gate = tf.sigmoid(tf.matmul(embedded_input, x_out) + tf.matmul(h, h_out) + b_out)
# 中间状态
mid_state = tf.tanh(tf.matmul(embedded_input, x_m) + tf.matmul(h, h_m) + b_m)
# 计算隐含状态state和输入h
state = state * forget_gate + input_gate * mid_state
h = output_gate + tf.tanh(state)
# 最后遍历的结果就是LSTM的输出
last_output = h另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。