Recurrent Neural Network[Quasi RNN]


0.背景

RNN模型,特别是包含着门控制的如LSTM等模型,近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题,还能通过多层堆叠来增加网络的深度,提升表征能力和提升准确度。然而,标准的RNN(包括LSTM)受限于无法处理那些具有非常长的序列问题,例如文档分类或者字符级别的机器翻译;同样的,其也无法并行化的计算特征或者说,也无法同时针对文档不同部分状态进行计算。

CNN模型,特别适合处理图片数据,可是近年来也用在处理序列编码任务了(如文献1)。通过应用时间不变性的过滤器函数来并行的计算输入序列。CNN不同与循环模型的优点有:

  • 增强并行化;
  • 更好的处理更长的序列,如字符级别的语言数据。

而将CNN模型结合了RNN层生成的混合结构,能更好的处理序列数据(如文献2)。因为传统的最大池化和平均池化可以看成是:基于假设时间不变性前提下,在时间维度上结合卷积特征的一种方法。也就是说其本身是无法完全处理大规模序列有序信息的。

作者提出的Quasi RNN是结合了RNN和CNN的特性:

  • 像CNN一样,基于时间步维度和minibatch维度上进行并行计算,确保对序列数据有高吞吐量和良好的长度缩放性;
  • 像RNN一样,允许输出是依赖于序列中之前的有序元素基础上得到的,即RNN本身的过去时间依赖性


图0.1 LSTM,CNN,Quasi RNN结构图
如图0.1所示,其中就是通过结合LSTM和CNN的特性而构成的Quasi RNN。

1.Quasi RNN

Quasi RNN如CNN一样可以分解成2个子组件:

  • 卷积组件:在序列数据上,基于序列维度并行计算(CNN是基于minibatch维度和空间维度),如图1.1.
  • 池化组件:如CNN一样,该部分没有需要训练的参数,允许基于minibatch维度和特征维度上并行计算。

本人觉得图0.1略有些难以理解,自己画成如下图:

图1.1 基于序列数据的CNN卷积:假设\(t=3, k=2, x_i \in R^{n\times 1}, z_i \in R^{m\times 1}\)

  1. 假定输入为\(X\in R^{T\times n}\),是一个长度为T的序列,其中每个向量维度为n。
  2. QRNN如图1.1部分,假定卷积组件的通道是m(即滤波器个数是m),通过卷积操作得到\(Z\in R^{T\times m}\),是一个长度为T的序列,其中每个向量维度为m。
  3. 如果假定当前时间步为t,那么卷积的范围为\(x_{t-k+1}\)\(x_t\)

1.1. 卷积

然后就是Quasi RNN模块的内部结构了,其遵循如下公式:
$ Z = tanh(W_z * X) $ (1)
$ F = \sigma(W_f * X) $ (2)
$ O = \sigma(W_o * X) $ (3)
其中\(W_z,W_f,W_o\)都是\(R^{k\times n\times m}\)的张量,\(*\)表示是以k为宽度的序列维度上的窗口滑动,如图1.1。假如\(k=2\),即卷积操作在序列维度上跨度为2,则上面式子如下所示:
$ z_t = tanh(W_z1x_{t-1}+W_z2x_t) $ (4)
$ f_t = \sigma(W_f1x_{t-1}+W_f2x_t) $ (5)
$ o_t = \sigma(W_o1x_{t-1}+W_o2x_t) $ (6)
如式子(4)(5)(6)所示,k的选取对于字符级别的任务还是很重要的。

1.2. 池化

在池化部分,作者建议了3种:

  • f-pooling动态平均池化,其中只用了一个遗忘门,\(\bigodot\)表示逐元素相乘
    \(h_t=f_t\bigodot h_{t-1}+(1-f_t)\bigodot z_t\) (7)

    图1.2.1 f-pooling时候的QRNN结构图
  • fo-pooling:基于动态平均池化,增加一个输出门
    \(c_t=f_t\bigodot c_{t-1}+(1-f_t)\bigodot z_t\) (8)
    \(h_t = o_t\bigodot c_t\) (9)

    图1.2.2 fo-pooling时候的QRNN结构图
  • ifo-pooling:具有一个独立的输入门和遗忘门
    \(c_t=f_t\bigodot c_{t-1}+i_t\bigodot z_t\) (10)
    \(h_t = o_t\bigodot c_t\) (11)

    图1.2.3 ifo-pooling时候的QRNN结构图

上述中\(h,c\)的状态都初始化为0,虽然对序列中每个时间步来说,这些函数的循环部分都需要计算,不过他们够简单,而且可以随着特征维度进行并行化。也就是对于实际操作中,对于即使很长的序列来说,增加的时间都是可以忽略不计的。一个QRNN层就是执行一个输入依赖的池化,后面跟着一个基于卷积特征和门控制的线性组合。正如CNN一样,随着QRNN层数增加,可以创建一个逼近更复杂函数的模型。

参考文献:

  1. [CNN处理序列数据] - Xiang Zhang, Junbo Zhao, and Yann LeCun. Character-level convolutional networks for text classification.In NIPS, 2015.
  2. [CNN+RNN] - Jason Lee, Kyunghyun Cho, and Thomas Hofmann. Fully character-level neural machine translation without explicit segmentation. arXiv preprint arXiv:1610.03017, 2016.
posted @ 2017-11-11 13:41  仙守  阅读(3590)  评论(1编辑  收藏  举报