2021-1-2 吴恩达-C5 序列模型-w1 循环序列模型(课后编程2-Character level language model-Dinosaurus Island 字符级语言模型-恐龙岛)

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欢迎来到恐龙岛！6500万年前，恐龙就存在了，在这次任务中它们又回来了。
你负责一项特殊任务。生物学研究人员正在创造新的恐龙品种，并将它们带到地球上，而你的工作就是给这些恐龙命名。如果一只恐龙不喜欢它的名字，它可能会发疯，所以明智地选择！

幸运的是，你学到了一些DL的知识，你将用它来避免起错名字。你的助手收集了一份他们能找到的所有恐龙名字的列表，并将它们汇编到这个数据集中。（点击前面的链接可以随意查看。）要创建新的恐龙名称，你将构建一个字符级语言模型来生成新名称。你的算法将学习不同的名称模式，并随机生成新名称。希望这个算法能让你和你的团队远离恐龙的愤怒！

完成本练习，你将学到

• 如何存储文本数据以便使用RNN进行处理。
• 如何通过在每个时间步对预测进行采样并将其传递给下一个RNN单元来合成数据
• 如何构建字符级文本生成RNN
• 为什么梯度修剪很重要?

我们将首先加载在rnn_utils中为你提供的一些函数。具体来说，您可以访问诸如rnn_forward和rnn_backward 之类的函数，这些函数等同于你在上一个任务中实现的函数。

import numpy as np
from utils import *
import random
from random import shuffle

1 问题描述

1.1 数据集和预处理

运行以下代码以读取恐龙名称的数据集，创建唯一字符（如a-z）的列表，并计算数据集和词汇表大小。

data = open('dinos.txt', 'r').read()
data= data.lower()
chars = list(set(data))
data_size, vocab_size = len(data), len(chars)
print('There are %d total characters and %d unique characters in your data.' % (data_size, vocab_size))

结果

There are 19909 total characters and 27 unique characters in your data.

字符是a-z（26个字符）加上“\n”（或换行符），在本作业中，它起着类似于我们在课程中讨论的（或“句尾”）标记的作用，只是在这里它表示恐龙名称的结尾，而不是句子的结尾。

在下面的代码中，我们创建一个python字典（即哈希表），将每个字符映射到0-26之间的索引。
我们还创建了第二个python字典，将每个索引映射回相应的字符。
这将帮助你找出哪个索引对应于softmax层的概率分布输出中的哪个字符。
在下面，char_to_ix和ix_to_char是python字典。

char_to_ix = { ch:i for i,ch in enumerate(sorted(chars)) }
ix_to_char = { i:ch for i,ch in enumerate(sorted(chars)) }
print(ix_to_char)

结果

{0: '\n', 1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e', 6: 'f', 7: 'g', 8: 'h', 9: 'i', 10: 'j', 11: 'k', 12: 'l', 13: 'm', 14: 'n', 15: 'o', 16: 'p', 17: 'q', 18: 'r', 19: 's', 20: 't', 21: 'u', 22: 'v', 23: 'w', 24: 'x', 25: 'y', 26: 'z'}

1.2 模型概述

你的模型将具有以下结构：

• 初始化参数
• 运行优化循环
  • 前向传播计算损失
  • 反向传播计算关于损失的梯度
  • 修剪梯度以免梯度爆炸
  • 用梯度下降更新规则更新参数
• 返回学习好的参数

在每一个时间步，RNN都试图预测给定一个字符的下一个字符是什么。
数据集$X=(x^{⟨1⟩},x^{⟨2⟩},...,x^{⟨T_x⟩})$是一个列表类型的字符训练集，同时$Y=(y^{⟨1⟩},y^{⟨2⟩},...,y^{⟨T_x⟩})$在每个时间步$t$亦是如此，因此， $y^{⟨t⟩}=x^{⟨t+1⟩}$。

2 构建模型中的模块

在本部分中，你将构建整个模型的两个重要模块

• 梯度修剪：避免梯度爆炸
• 取采样:一种用来产生字符的技术

然后应用这两个函数来构建模型。

2.1 梯度修剪

本节中你将实现一个clip函数，它将在优化循环中被调用。回想一下，你的整个循环结构通常由前向传播、成本计算、反向传博和参数更新组成。在更新参数之前，你将在需要时执行梯度剪裁，以确保梯度不会“爆炸”，这意味着使用过大的值。

在下面的练习中，你将实现一个函数clip，它输入梯度字典，并在需要时输出梯度的剪裁版本。有不同的方法来剪裁梯度；我们将使用一个简单的按元素剪裁的过程，其中梯度向量的每个元素都被剪裁到某个范围[-N，N]之间。一般来说，你将提供一个maxValue（比如10）。在本例中，

• 如果梯度向量的任何分量大于10，则将其设置为10；
• 如果梯度向量的任何分量小于-10，则将其设置为-10。
• 如果它在-10和10之间，它不变。

练习：实现下面的函数返回你的裁剪后的梯度字典gradients。你的函数接受最大阈值并返回梯度的剪裁版本。你可以查看这个提示，了解如何在numpy中进行剪辑的示例

实现代码

### GRADED FUNCTION: clipdef clip(gradients, maxValue):'''Clips the gradients' values between minimum and maximum.使用maxValue来修剪梯度Arguments:gradients -- a dictionary containing the gradients "dWaa", "dWax", "dWya", "db", "dby"字典类型，包含了以下参数："dWaa", "dWax", "dWya", "db", "dby"maxValue -- everything above this number is set to this number, and everything less than -maxValue is set to -maxValue阈值，把梯度值限制在[-maxValue, maxValue]内Returns: gradients -- a dictionary with the clipped gradients. 修剪后的梯度'''# 获取参数dWaa, dWax, dWya, db, dby = gradients['dWaa'], gradients['dWax'], gradients['dWya'], gradients['db'], gradients['dby']### START CODE HERE #### clip to mitigate exploding gradients, loop over [dWax, dWaa, dWya, db, dby]. (≈2 lines)# 梯度修剪for gradient in [dWax, dWaa, dWya, db, dby]:np.clip(gradient, -maxValue, maxValue, out=gradient)### END CODE HERE ###gradients = {"dWaa": dWaa, "dWax": dWax, "dWya": dWya, "db": db, "dby": dby}return gradients

测试一下

np.random.seed(3)
dWax = np.random.randn(5,3)*10
dWaa = np.random.randn(5,5)*10
dWya = np.random.randn(2,5)*10
db = np.random.randn(5,1)*10
dby = np.random.randn(2,1)*10
gradients = {