王小草【深度学习】笔记第七弹--RNN与应用案例：注意力模型与机器翻译

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1. 注意力模型

1.2 注意力模型概述

注意力模型（attention model)是一种用于做图像描述的模型。在笔记6中讲过RNN去做图像描述，但是精准度可能差强人意。所以在工业界，人们更喜欢用attention model。

结合下图，先简单地讲一下，注意力模型的运作原理。

第一步：进来一张图片

第二步：图片进入卷积神经网络，进行前向运算，将某个卷积层的结果输出。注意，上一个笔记中讲的RNN做图像描述，用的是全链接层的输出。至于说哪个层的输出好，没法下结论，这个需要去不同的场景中做实验比较。比如这个实验中选择了输出卷积层的第5层结果进行输出。

第三步：卷积层中的输出作为输入，进入了RNN，这个RNN的运作与之前讲的有所不同，因为加进了“注意力”的因素，会去注意图片中的某一块趋于，具体的逻辑下文详述。

第四步：输出，生成描述性的文字。

1.1.2 注意力模型的结构

现在，我们来针对上图中的结构，仔细地讲述注意力模型的运作原理。

第一步：

还是一样，输入一张图片。当然不是一张原始的图片，而是图片转换成的H * W * 3维的矩阵，H和W是像素的高度和宽度，3是3个颜色指标。

第二步：

这个矩阵进入了卷积神经网络CNNN，做前向运算，在第五层卷基层的时候输出结果。这个结果是一个L * D的矩阵。D是这一层卷基层中神经元的个数，比如有512个。L是每个神经元中的feature map,比如是14 * 14维的。那么L * D 就是 196 * 512维的向量了。

第三步：

自己先人为创建一个D * 1维的权重向量W（这个权重的最优值在后向求导的时候会算出来的，一开始可以先随便初始化一个）。

拿从CNN出来的feature向量L * D 去乘以 这个权重向量W，得到的是L * 1的向量。也就是图中的h0，h0经过一个sotmax，会得到L * 1的概率，也就是说，对一个L 维的feature map（14 * 14）求出196个相对应的概率向量，就是图中的a1。

第四步：

a1是196维的概率向量，把它再与 L * D的feature向量相乘，求加权。也就是说，对521层神经元上的feature map都乘以一组概率，得到的是图中的z1。

这是至关重要的一步，也是注意力模型的核心，因为概率的大小重新调整了feature向量中每个值的大小。概率大的就会放更多的注意力上去，概率小的，注意力就减小了。

这个z1直接作用于第二次循环中的h1.

第五步：

现在来到了h1这一层，这一层的输入除了刚刚说的z1，还有原来就有的y1,和h0,y1是上一次循环的输出,h0是上一时刻的记忆。h1也会进入一个softmax的运算，输出一组概率，这组概率会再回到feature向量那里做权重加和，于是feature向量又进行了一轮的调整，再作用到了h2上，也就是我们看到的z2。h1出来生成一个概率向量外，还会输出一组每个词的概率，然后选取概率最大的那个词作为本轮循环的最终输出。（所有词以one-hot的形式维护在词典中）。

循环往复以上两步，实现了在每一轮的循环中都输入了新的feature向量，注意力也会改变。比如第一轮注意力是在bird,第二轮注意力在sea.

2. 翻译系统

2.1 背景

传统的机器翻译是基于统计的

2.2 初版的神经网络翻译系统

初版的翻译系统由两部分组成：encode与decode

encode：将输入的语言以一种方式表征，比如说one-hot形式，将源语言信息压缩到“记忆”中。

decode:从“记忆”中解码输出另一种语言。

如下图，encode和decode分别是一个RNN。第一个encode的RNN，在迭代到h3的时候完成，这个h3中包含了所有的记忆。接着，h3作为第二个decode的RNN的输入进行解码，每一次迭代的输出是翻译成的另一种语言的word。



下面是具体的公式：

编码的过程：



解码的过程：



最小化交叉熵损失：

2.3 小小改进后的神经网络翻译系统

后来对初版的翻译系统做了小小的改进。

第一个改进是将输入的稀疏向量变成了稠密向量，即用one-hot向量乘以一个权重矩阵后变成了embedding dense vector.这个嵌入向量并不是通过其他语料库学习到直接使用的，而是在这个翻译的神经网络里现场学到的。

第二个改进是在decode的RNN中，每次迭代，输入到隐藏层的不仅仅是当前时刻的输入Xt,上一时刻的记忆，还有encode RNN输出的那个记忆。也就是说这个记忆不仅仅是只传给了第二个RNN中的第一层h1,而是施加给了每词迭代中的h。

两个改进可在下图的结构中看出：



那么你可能要问了，这样的RNN做出来翻译的效果如何呢？

有点小小的惭愧，这种方式的NMT模型，比传统的SMT模型要差。当句子越长的时候，效果就越差，如果词表越大，UNK越少（UNK只词频比较少的词），翻译效果就越好。

2.4 双向RNN的神经网络翻译系统

首先来回顾一下双向RNN：

有些情况下，当前的输出不止依赖于之前的序列元素，还可能依赖之后的序列元素。比如做英文完形填空的时候，需要依据上下文才能判断所填的是什么。

双向RNN的结构与公式如下：



当前的记忆不仅来自于上一个时刻的记忆，还受影响于下一个时刻的记忆。

在翻译系统中，双向RNN用于捕获周边（两侧的信息），不仅如此，改进后的模型中还加入了“注意力”模型，用于关注当前正在翻译的词。

下面我们来看一下改进后模型的结构与原理。

(1) encode部分

隐藏层hj是受两个方向的记忆一起作用的。

前后两个记忆的计算方式都是一样的。第一个是由这个时刻的输入xj乘以权重W，和上一时刻的记忆hj-1乘以权重U组成；第二个是这个时刻的输入xj乘以权重W，和下一时刻的记忆hj+1乘以权重U组成的。注意两边的w,U权重是不同的。

为什么要用分段函数表示呢，因为在起始点的词是没有前一时刻的记忆的，所以计为0



encode的结构：



(2) decode部分

解码的过程也是一个RNN，但不是双向的。

si是它的隐藏层，也就是记忆体，它有三个输入，一个是前一时刻的输出词作为这一时刻的输入，第二个是前一时刻的记忆，第三个是注意力矩阵ci。

ti是经过选择的输出

yi是输出层，它是经过一个softmax实现的，所以输出的是概率向量。sh



(3) Attention 部分

句子是变化长度的，要集中经理在某个部分上。

和图像处理中的注意力模型一样，有一个注意力矩阵V，（这个矩阵中的参数也是在模型训练中需要学习的），将这个矩阵乘以tanh函数再放进一个soaftmax中，变成了一个概率向量，重要的需要关注的位置的概率会比较大，无需关注的地方的概率比较小。然后将它乘以隐藏层的记忆，就体现出来关注的信息。



tensorflow框架下有一个序列到序列进行翻译的学习案例。

文档可以参见https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/seq2seq/index.html

代码可以参见https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/models/rnn/translate

这个案例我在另一份笔记中会详细讲述。0]

3.RNN生成模型的其他应用

RNN生成模型的应用有许多有趣的案例，下面罗列了一些，并且附上了相关代码与案例原文的链接。

3.1 生成字符级别的语言模型

上一个笔记中将的语言生成模型是针对word来做的，这里的原理是完全一样的，只是针对chart来做。将所有chart，包括标点符号全部作为输入。大致的结构如下：

![QQ截图20161027132426.png-71.6kB][131]

这个案例的代码可以见：https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086

来看一下模型在学习过程中的进展是如何的：

学习第100轮的时候，还很混乱



学习第300轮之后，已经能正确得插入词与词之间的空格



第500轮之后，知道了要加句号在某个位置，并且句号之后加一个空格



700-900轮时，已经非常像英文的句子，已经学会了使用引号，省略号等，学出来的词也已经是标准的英文单词



1200轮的时候，能识别人名要大写，并且单词和句子也几乎是正确的。



所以，RNN与学习的时候是一个逐步学习的过程。

3.2 生成维基百科

同样的原理，如果喂给RNN的是维基百科的内容，那么它也能在学习之后模仿写出维基百科。

已经有小伙伴整理了一部分维基百科的数据做成text的格式，有兴趣的小伙伴可以去下载数据测试一下。

数据地址：http://cs.stanford.edu/people/karpathy/char-rnn/wiki.txt

3.3 生成模型写食谱

同样，RNN也可以去模仿写食谱。这个案例的具体信息见以下链接。

案例：https://gist.github.com/nylki/1efbaa36635956d35bcc

代码：https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086

数据：http://www.ffts.com/recipes/lg/lg32965.zip

3.4 生成模型写奥巴马演讲稿

还有一些小伙伴尝试了用RNN去写奥巴马的演讲稿。

数据下载地址：

https://medium.com/@samim/obama-rnn-machine-generated-political-speeches-c8abd18a2ea0#.9sb793kbm

3.5 合成音乐

音乐也是一个时序的一个任务。将乐谱用一种方式表示出来输入RNN，预测完之后，再把它转换成音符。

具体的过程请见blog：https://highnoongmt.wordpress.com/2015/05/22/lisls-stis-recurrent-neural-networks-for-folk-music-generation/

还有一个更高级的合成音乐案例，这里面还涉及到了乐理的一些知识，

具体请看blog：http://www.hexahedria.com/2015/08/03/composing-music-with-recurrent-neural-networks/

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