Архитектура seq2seq в Keras.js

Основы модели seq2seq

Модель seq2seq (sequence-to-sequence) предназначена для преобразования одной последовательности в другую, сохраняя смысловую и временную структуру данных. В классическом виде она состоит из двух основных компонентов: энкодера и декодера.

Энкодер принимает входную последовательность и кодирует её в вектор фиксированной размерности, называемый контекстным вектором (context vector).
Декодер использует этот контекстный вектор для генерации выходной последовательности шаг за шагом, предсказывая каждый следующий элемент на основе предыдущих.

Keras.js позволяет использовать модели, обученные в Python с Keras, напрямую в браузере на JavaScript. Для seq2seq это особенно полезно при создании клиентских приложений машинного перевода, чат-ботов и других задач обработки последовательностей.

Подготовка модели

Модель seq2seq обычно строится с использованием LSTM или GRU. Основные шаги:

Определение входного слоя для энкодера:

const inputLayer = tf.input({shape: [timesteps, inputDim]});

Создание слоя LSTM/GRU для энкодера с возвратом состояния:

const encoder = tf.layers.lstm({units: latentDim, returnState: true});
const [encoderOutputs, encoderH, encoderC] = encoder.apply(inputLayer);

returnState: true обеспечивает сохранение внутреннего состояния, которое затем передается декодеру.

Декодер принимает предыдущее состояние и на каждом шаге генерирует следующий элемент последовательности:

const decoderInputs = tf.input({shape: [null, outputDim]});
const decoderLSTM = tf.layers.lstm({units: latentDim, returnSequences: true, returnState: true});
const [decoderOutputs, , ] = decoderLSTM.apply(decoderInputs, {initialState: [encoderH, encoderC]});
const decoderDense = tf.layers.dense({units: outputDim, activation: 'softmax'});
const decoderPredictions = decoderDense.apply(decoderOutputs);

Преобразование модели в формат Keras.js

После обучения модели в Python с Keras она сохраняется в формате JSON и бинарных весов:

model.save('seq2seq_model.h5')

Для использования в Keras.js необходимо конвертировать модель в Keras.js JSON формат:

kerasjs-convert seq2seq_model.h5 seq2seq_model.json

В Keras.js структура модели представляет собой два файла:

seq2seq_model.json — описание архитектуры модели.
seq2seq_model_weights.buf — бинарные веса.

Загрузка и использование модели в JavaScript

Подключение Keras.js и загрузка модели:

const KerasJS = require('keras-js');

const model = new KerasJS.Model({
  filepaths: {
    model: 'seq2seq_model.json',
    weights: 'seq2seq_model_weights.buf',
    metadata: 'seq2seq_model_metadata.json'
  },
  gpu: true
});

await model.ready();

Для предсказания используется объект с входными данными:

const inputData = {
  input_0: new Float32Array([/* последовательность */])
};

const outputData = await model.predict(inputData);
console.log(outputData['decoder_dense']);

Особенности работы с последовательностями

Фиксированная длина: Keras.js работает с входами фиксированной длины. Для переменной длины необходимо использовать padding и mask.
Предсказание шаг за шагом: Для генерации длинных последовательностей декодер запускается итеративно, используя предыдущий выход в качестве следующего входа.
Состояния LSTM/GRU: При работе в браузере необходимо управлять состояниями вручную, передавая их от шага к шагу, что повторяет поведение Python Keras.

Оптимизация производительности

Использование gpu: true позволяет ускорить вычисления через WebGL.
Пакетная обработка нескольких последовательностей одновременно сокращает время предсказания.
Минимизация размера модели (уменьшение latentDim и количества слоев) критична для браузерных приложений.

Примеры применения

Машинный перевод: вход — текст на одном языке, выход — перевод на другой язык.
Чат-боты: вход — сообщение пользователя, выход — ответ.
Синтез последовательностей: генерация музыки, текста или кодов на основе предыдущих элементов.