可以在 this great article 查看循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)以及 LSTM 的介紹。
此教程將展示如何在高難度的語言模型中訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該問題的目標(biāo)是獲得一個能確定語句概率的概率模型。為了做到這一點(diǎn)，通過之前已經(jīng)給出的詞語來預(yù)測后面的詞語。我們將使用 PTB(Penn Tree Bank) 數(shù)據(jù)集，這是一種常用來衡量模型的基準(zhǔn)，同時它比較小而且訓(xùn)練起來相對快速。
語言模型是很多有趣難題的關(guān)鍵所在，比如語音識別，機(jī)器翻譯，圖像字幕等。它很有意思--可以參看 here。
本教程的目的是重現(xiàn) Zaremba et al., 2014 的成果，他們在 PTB 數(shù)據(jù)集上得到了很棒的結(jié)果。
本教程使用的下面文件的目錄是 models/rnn/ptb:
| 文件 | 作用 |
|---|---|
ptb_word_lm.py |
在 PTB 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個語言模型. |
reader.py |
讀取數(shù)據(jù)集. |
本教程需要的數(shù)據(jù)在 data/ 路徑下，來源于 Tomas Mikolov 網(wǎng)站上的 PTB 數(shù)據(jù)集http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz。
該數(shù)據(jù)集已經(jīng)預(yù)先處理過并且包含了全部的 10000 個不同的詞語，其中包括語句結(jié)束標(biāo)記符，以及標(biāo)記稀有詞語的特殊符號 (<unk>) 。我們在 reader.py 中轉(zhuǎn)換所有的詞語，讓他們各自有唯一的整型標(biāo)識符，便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。
模型的核心由一個 LSTM 單元組成，其可以在某時刻處理一個詞語，以及計(jì)算語句可能的延續(xù)性的概率。網(wǎng)絡(luò)的存儲狀態(tài)由一個零矢量初始化并在讀取每一個詞語后更新。而且，由于計(jì)算上的原因，我們將以 batch_size 為最小批量來處理數(shù)據(jù)。
基礎(chǔ)的偽代碼就像下面這樣：
lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 初始化 LSTM 存儲狀態(tài).
state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])
loss = 0.0
for current_batch_of_words in words_in_dataset:
# 每次處理一批詞語后更新狀態(tài)值.
output, state = lstm(current_batch_of_words, state)
# LSTM 輸出可用于產(chǎn)生下一個詞語的預(yù)測
logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b
probabilities = tf.nn.softmax(logits)
loss += loss_function(probabilities, target_words)為使學(xué)習(xí)過程易于處理，通常的做法是將反向傳播的梯度在（按時間）展開的步驟上照一個固定長度(num_steps)截?cái)唷?通過在一次迭代中的每個時刻上提供長度為 num_steps 的輸入和每次迭代完成之后反向傳導(dǎo)，這會很容易實(shí)現(xiàn)。
一個簡化版的用于計(jì)算圖創(chuàng)建的截?cái)喾聪騻鞑ゴa：
# 一次給定的迭代中的輸入占位符.
words = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])
lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 初始化 LSTM 存儲狀態(tài).
initial_state = state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])
for i in range(len(num_steps)):
# 每處理一批詞語后更新狀態(tài)值.
output, state = lstm(words[:, i], state)
# 其余的代碼.
# ...
final_state = state下面展現(xiàn)如何實(shí)現(xiàn)迭代整個數(shù)據(jù)集：
# 一個 numpy 數(shù)組，保存每一批詞語之后的 LSTM 狀態(tài).
numpy_state = initial_state.eval()
total_loss = 0.0
for current_batch_of_words in words_in_dataset:
numpy_state, current_loss = session.run([final_state, loss],
# 通過上一次迭代結(jié)果初始化 LSTM 狀態(tài).
feed_dict={initial_state: numpy_state, words: current_batch_of_words})
total_loss += current_loss在輸入 LSTM 前，詞語 ID 被嵌入到了一個密集的表示中(查看 矢量表示教程)。這種方式允許模型高效地表示詞語，也便于寫代碼：
# embedding_matrix 張量的形狀是： [vocabulary_size, embedding_size]
word_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, word_ids)嵌入的矩陣會被隨機(jī)地初始化，模型會學(xué)會通過數(shù)據(jù)分辨不同詞語的意思。
我們想使目標(biāo)詞語的平均負(fù)對數(shù)概率最小
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/images/re.png" alt="" />
實(shí)現(xiàn)起來并非很難，而且函數(shù) sequence_loss_by_example 已經(jīng)有了，可以直接使用。
論文中的典型衡量標(biāo)準(zhǔn)是每個詞語的平均困惑度（perplexity），計(jì)算式為
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/images/re1.png" alt="" />
同時我們會觀察訓(xùn)練過程中的困惑度值（perplexity）。
要想給模型更強(qiáng)的表達(dá)能力，可以添加多層 LSTM 來處理數(shù)據(jù)。第一層的輸出作為第二層的輸入，以此類推。
類 MultiRNNCell 可以無縫的將其實(shí)現(xiàn)：
lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
stacked_lstm = rnn_cell.MultiRNNCell([lstm] * number_of_layers)
initial_state = state = stacked_lstm.zero_state(batch_size, tf.float32)
for i in range(len(num_steps)):
# 每次處理一批詞語后更新狀態(tài)值.
output, state = stacked_lstm(words[:, i], state)
# 其余的代碼.
# ...
final_state = state首先需要構(gòu)建庫，在 CPU 上編譯：
bazel build -c opt tensorflow/models/rnn/ptb:ptb_word_lm如果你有一個強(qiáng)大的 GPU，可以運(yùn)行：
bazel build -c opt --config=cuda tensorflow/models/rnn/ptb:ptb_word_lm運(yùn)行模型：
bazel-bin/tensorflow/models/rnn/ptb/ptb_word_lm \
--data_path=/tmp/simple-examples/data/ --alsologtostderr --model small教程代碼中有 3 個支持的模型配置參數(shù)："small"， "medium" 和 "large"。它們指的是 LSTM 的大小，以及用于訓(xùn)練的超參數(shù)集。
模型越大，得到的結(jié)果應(yīng)該更好。在測試集中 small 模型應(yīng)該可以達(dá)到低于 120 的困惑度（perplexity），large 模型則是低于 80，但它可能花費(fèi)數(shù)小時來訓(xùn)練。
還有幾個優(yōu)化模型的技巧沒有提到，包括：
繼續(xù)學(xué)習(xí)和更改代碼以進(jìn)一步改善模型吧。
原文：Recurrent Neural Networks 翻譯：Warln 校對：HongyangWang
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