17 подписчиков
Восстановление входной последовательности на основе скрытых состояний LSTM модели
Процесс восстановления входной последовательности основывается на идее минимизации ошибки между скрытыми состояниями, полученными из исходной и реконструированной последовательностей. После вычисления градиентов скрытых состояний относительно входных данных можно использовать оптимизатор или другую нейронную сеть, чтобы найти такую входную последовательность, которая приведет к максимально точному воспроизведению исходных скрытых состояний.
Иными словами, задача состоит в том, чтобы подобрать новую входную последовательность, которая приведет к скрытым состояниям LSTM, наиболее близким к original_hidden_states, полученным из исходной последовательности.
В качестве примера написал код, демонстрирующий, как с помощью оптимизатора можно "подобрать" входную последовательность, которая приведет к заданным скрытым состояниям модели:
class KerasLSTM(Model):
def __init__(self):
super(KerasLSTM, self).__init__()
self.lstm = LSTM(hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)
self.fc = Dense(output_size)
def call(self, x):
lstm_out, _, _ = self.lstm(x)
output = self.fc(lstm_out[:, -1, :])
return output
# Инициализация модели
model = KerasLSTM()
# Исходное предложение (например, случайные данные)
original_input = tf.random.normal((seq_length, 1, input_size))
original_output = model(original_input)
original_hidden_states, _, _ = model.lstm(original_input)
# Функция для реконструкции входной последовательности
def reconstruct_input(model, original_hidden_states, max_iter=100, learning_rate=0.01):
reconstructed_input = tf.Variable(tf.random.normal((seq_length, 1, input_size)))
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)
for i in range(max_iter):
with tf.GradientTape() as tape:
reconstructed_output = model(reconstructed_input)
reconstructed_hidden_states, _, _ = model.lstm(reconstructed_input)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(reconstructed_hidden_states - original_hidden_states))
gradients = tape.gradient(loss, reconstructed_input)
optimizer.apply_gradients([(gradients, reconstructed_input)]) # Меняем входную последовательность, чтобы минимизировать ошибку
if i % 10 == 0:
print(f'Итерация {i}, Loss: {loss.numpy()}')
return reconstructed_input
# Реконструкция входной последовательности
reconstructed_input = reconstruct_input(model, original_hidden_states)
# Проверка результата
reconstructed_output = model(reconstructed_input)
print(f'Оригинальный вывод: {original_output.numpy()}')
print(f'Восстановленный вывод: {reconstructed_output.numpy()}')
Для демонстрации создаем случайную последовательность, пропускаем её через модель и фиксируем эталонный выход и скрытые состояния. Далее применяем оптимизатор, который корректирует входную последовательность так, чтобы минимизировать ошибку между исходными и текущими скрытыми состояниями. Процесс градиентного спуска помогает минимизировать разницу между этими состояниями, и по завершении оптимизации получаем reconstructed_input — последовательность, которая максимально приближает скрытые состояния к исходным. Затем сравниваем выход модели до и после восстановления.
Важно отметить, что мой метод не гарантирует идеально точного восстановления исходной входной последовательности.
#MLSecOps
2 минуты
17 августа 2024