Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ON-LSTM
Search
Zhang Yixiao
July 05, 2019
Research
0
150
ON-LSTM
Zhang Yixiao
July 05, 2019
Tweet
Share
More Decks by Zhang Yixiao
See All by Zhang Yixiao
CoCon
ldzhangyx
0
340
vq-cpc
ldzhangyx
0
340
MixPoet
ldzhangyx
4
370
diora
ldzhangyx
0
240
drummernet
ldzhangyx
0
190
Other Decks in Research
See All in Research
尺度開発における質的研究アプローチ(自主企画シンポジウム7:認知行動療法における尺度開発のこれから)
litalicolab
0
350
VisFocus: Prompt-Guided Vision Encoders for OCR-Free Dense Document Understanding
sansan_randd
1
250
論文紹介/Expectations over Unspoken Alternatives Predict Pragmatic Inferences
chemical_tree
1
260
Whoisの闇
hirachan
3
140
20241115都市交通決起集会 趣旨説明・熊本事例紹介
trafficbrain
0
260
機械学習による言語パフォーマンスの評価
langstat
6
720
TransformerによるBEV Perception
hf149
1
440
「並列化時代の乱数生成」
abap34
3
830
第79回 産総研人工知能セミナー 発表資料
agiats
2
160
RSJ2024「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアルA(河原塚)
haraduka
3
650
Weekly AI Agents News! 7月号 プロダクト/ニュースのアーカイブ
masatoto
0
160
最近のVisual Odometryと Depth Estimation
sgk
1
270
Featured
See All Featured
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
169
50k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
4
130
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
243
12k
Designing the Hi-DPI Web
ddemaree
280
34k
Bash Introduction
62gerente
608
210k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
67
10k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
655
59k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
PRO
28
8.2k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
Happy Clients
brianwarren
98
6.7k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
427
64k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
61
7.5k
Transcript
ORDERED NEURONS: INTEGRATING TREE STRUCTURES INTO RECURRENT NEURAL NETWORKS (ICLR
2019, BEST PAPER AWARD
在语言模型中引入树结构 • 能获得抽象化级别不断提升的分层表征; • 能捕获复杂语言现象,如长期依赖问题与组分效应; • 能为梯度反向传播提供捷径。
ON-LSTM • 用有序神经元表达层次结构 • Contribution • 1.提高了语言模型的效果 • 2.可以无监督地学习到句子的句法结构
LSTM
语言和序信息 • 在常见的神经网络中,神经元通常都是无序的 • ON-LSTM则试图把这些神经元排个序,并且用这个序来表示一些特定的结构,从 而把神经元的序信息利用起来
层级结构 • 层级越低代表语言中颗粒度越小的结构,而层级越高则代表颗粒度越粗的结构 • 自然语言:字——词——短语 • 层级越高,颗粒度越粗,那么它在句子中的跨度就越大
ON-LSTM的设计方向 • 层级越高,颗粒度越粗,那么它在句子中的跨度就越大 • 要求: • 1. 能区分高低层级的信息 • 2.
能让高层级的信息保留更久,底层级的信息更容易被遗忘
设计:分区间更新 • 假设ON-LSTM中的神经元都排好序后,向量Ct的index越小的元素,表示越低层级 的信息,而index越大的元素,则表示越高层级的信息 • 步骤: • 1. 初始化一个全零的Ct •
2. 预测历史信息ht-1 和当前输入的层级xt 的层级df, di
层次更新的两种可能 • 1. df ≤ di , 这意味着当前输入xt 的层级要高于历史记录ht−1 的层级,那就是说,两者
之间的信息流有交汇,当前输入信息要整合到高于等于df 的层级中
层次更新的两种可能 • 2. df > di , 这意味着历史记录和当前输入互不相交。
分层更新的作用 • 高层信息就可能保留相当长的距离(因为高层直接复制历史信息,导致历史信息可 能不断被复制而不改变); • 而低层信息在每一步输入时都可能被更新(因为低层直接复制输入,而输入是不断 改变的)。 • 所以就通过信息分级来嵌入了层级结构。 •
更通俗地说就是分组更新,更高的组信息传得更远(跨度更大),更低的组跨度更 小,这些不同的跨度就形成了输入序列的层级结构。
函数软化 • F1 和F2 ,输出层级整数,但这样的模型通常是不可导的 • 替代:使用softmax,替换成一个分类模型。df => 1df (one
hot向量) • 分层更新的实际操作:
无监督语法 • 从softmax向量反过来转换为层级:
贪心算法析出层次结构 • 给定输入序列{xt }到预训练好的ON-LSTM,输出对应的层级序列{df,t }, • 然后找出层级序列中最大值所在的下标,比如k, • 那么就将输入序列分区为[xt<k ,[xk
,xt>k ]]。 • 然后对子序列xt <k和xt >k重复上述步骤,直到每个子序列长度为1。
None