1. 实验内容简介

实验要求：

1. 请基于pytorch和mindspore平台，利用文本情感分析（aclImdb_v1.tar.gz）数据集，构建一个包含3个隐藏层的深度循环神经网络模型（3选1：RNN/LSTM/GRU），实现文本情感分类，并以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析模型的分类精度。

要求：pytorch可与tensorflow替换，但mindspore为必选平台。（mindspore 可以在华为云ModelArts上实现）；但总体分类准确度需要在87%以上记为合 格（不扣分）。

实验数据：

IMDB是一个与国内豆瓣比较类似的与电影相关的网站，而本次实验用到的数 据集是这个网站中的一些用户评论。IMDB数据集共包含50000项影评文字， 训练数据和测试数据各25000项，每一项影评文字都被标记为正面评价或负 面评价，所以本实验可以看做一个二分类问题。

实验目的：

1．熟练掌握延迟器、门控单元概念；

2．熟练掌握循环神经网络RNN的基本原理；

3．熟练掌握LSTM和GRU网络框架单元；

4. 了解深层循环神经网络的结构。

1. 实验算法原理简介

本次实验选取LSTM模型，在pytorch和mindspore平台上实现。

LSTM:

基本构成：

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用的循环神经 网络（RNN）变体，用于处理序列数据和解决传统RNN中的梯度消失问题。 LSTM通过引入一种特殊的记忆单元和门控机制，能够更好地捕捉和保留长期 依赖关系。

LSTM的核心思想是引入一个记忆单元（cell），它可以在不同时间步之间传 递信息并决定何时保留或忘记信息。记忆单元类似于RNN中的隐藏状态，但 具有更强的记忆能力。

LSTM单元由三个关键部分组成：

1. 输入门（Input Gate）：决定从当前输入中提取多少信息，并更新记忆单元的状态。
2. 遗忘门（Forget Gate）：决定从先前的记忆单元状态中保留多少信息。
3. 输出门（Output Gate）：决定记忆单元的当前状态对当前时间步的输出有多少贡献。

结构图：

计算过程：

LSTM的计算过程可以概括为以下几个步骤：

1. 计算遗忘门，决定哪些信息从上一时刻的细胞状态中遗忘掉，公式为 f t = σ ( W f [ h t − 1 , X t ] + b f ) ，其中 σ 是sigmoid函数， W f 和 b f 是参数矩阵和偏置向量。
2. 计算输入门，决定哪些信息从当前输入中添加到细胞状态中，公式为 i t = σ ( W i [ h t − 1 , X t ] + b i ) 和 C t ′ = tanh ( W C [ h t − 1 , X t ] + b C ) ，其中 tanh 是双曲正切函数， W i , W C 和 b i , b C 是参数矩阵和偏置向量。
3. 计算当前时刻的细胞状态，结合遗忘门和输入门的结果，更新细胞状态，公式为 C t = f t ⊙ C t − 1 + i t ⊙ C t ′ ，其中 ⊙ 是逐元素相乘的操作。
4. 计算输出门，决定哪些信息从细胞状态中输出到隐层状态中，公式为 o t = σ ( W o [ h t − 1 , X t ] + b o ) 和 h t = o t ⊙ tanh ( C t ) ，其中 W o 和 b o 是参数矩阵和偏置向量。

算法步骤：

1. 导入必要的数据分析、可视化、神经网络模块，如numpy, pandas, matplotlib, keras等。
2. 读取并处理数据，如归一化，划分训练集和测试集，构造时间窗口等。
3. 构建LSTM模型，使用Sequential类来创建序贯模型，使用add方法来添加LSTM层和全连接层，指定输入输出维度，激活函数，返回序列等参数。
4. 编译和训练LSTM模型，选择合适的损失函数，优化器，评估指标等，使用fit方法来进行批量训练，指定训练轮数，批次大小等。
5. 预测和评估LSTM模型，使用predict方法来对测试集或新数据进行预测，使用inverse_transform方法来还原归一化的数据，使用plot方法来可视化预测结果和真实值的对比，使用metrics方法来计算预测误差，计算混淆矩阵等。