遞歸神經網絡
介紹
可以在 this great article 查看循環神經網絡(RNN)以及 LSTM 的介紹。
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語言模型
此教程將展示如何在高難度的語言模型中訓練循環神經網絡。該問題的目標是獲得一個能確定語句概率的概率模型。爲了做到這一點，通過之前已經給出的詞語來預測後面的詞語。我們將使用 PTB(Penn Tree Bank) 數據集，這是一種常用來衡量模型的基準，同時它比較小而且訓練起來相對快速。
語言模型是很多有趣難題的關鍵所在，比如語音識別，機器翻譯，圖像字幕等。它很有意思--可以參看 here。
本教程的目的是重現 Zaremba et al., 2014 的成果，他們在 PTB 數據集上得到了很棒的結果。
教程文件
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 數據集上訓練一個語言模型. |
reader.py | 讀取數據集. |
下載及準備數據
本教程需要的數據在 data/ 路徑下，來源於 Tomas Mikolov 網站上的 PTB 數據集http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz。
該數據集已經預先處理過並且包含了全部的 10000 個不同的詞語，其中包括語句結束標記符，以及標記稀有詞語的特殊符號 (<unk>) 。我們在 reader.py 中轉換所有的詞語，讓他們各自有唯一的整型標識符，便於神經網絡處理。
模型
LSTM
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，以及計算語句可能的延續性的概率。網絡的存儲狀態由一個零矢量初始化並在讀取每一個詞語後更新。而且，由於計算上的原因，我們將以 batch_size 爲最小批量來處理數據。
基礎的僞代碼就像下面這樣：
lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 初始化 LSTM 存儲狀態.
state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])
loss = 0.0
for current_batch_of_words in words_in_dataset:
# 每次處理一批詞語後更新狀態值.
output, state = lstm(current_batch_of_words, state)
# LSTM 輸出可用於產生下一個詞語的預測
logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b
probabilities = tf.nn.softmax(logits)
loss += loss_function(probabilities, target_words)截斷反向傳播
爲使學習過程易於處理，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)截斷。 通過在一次迭代中的每個時刻上提供長度爲 num_steps 的輸入和每次迭代完成之後反向傳導，這會很容易實現。
一個簡化版的用於計算圖創建的截斷反向傳播代碼：
# 一次給定的迭代中的輸入佔位符.
words = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])
lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 初始化 LSTM 存儲狀態.
initial_state = state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])
for i in range(len(num_steps)):
# 每處理一批詞語後更新狀態值.
output, state = lstm(words[:, i], state)
# 其餘的代碼.
# ...
final_state = state下面展現如何實現迭代整個數據集：
# 一個 numpy 數組，保存每一批詞語之後的 LSTM 狀態.
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],
# 通過上一次迭代結果初始化 LSTM 狀態.
feed_dict={initial_state: numpy_state, words: current_batch_of_words})
total_loss += current_loss輸入
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，也便於寫代碼：
# 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地初始化，模型會學會通過數據分辨不同詞語的意思。
損失函數
我們想使目標詞語的平均負對數概率最小
實現起來並非很難，而且函數 sequence_loss_by_example 已經有了，可以直接使用。
論文中的典型衡量標準是每個詞語的平均困惑度（perplexity），計算式爲
同時我們會觀察訓練過程中的困惑度值（perplexity）。
多個 LSTM 層堆疊
要想給模型更強的表達能力，可以添加多層 LSTM 來處理數據。第一層的輸出作爲第二層的輸入，以此類推。
類 MultiRNNCell 可以無縫的將其實現：
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)):
# 每次處理一批詞語後更新狀態值.
output, state = stacked_lstm(words[:, i], state)
# 其餘的代碼.
# ...
final_state = state編譯並運行代碼
首先需要構建庫，在 CPU 上編譯：
bazel build -c opt tensorflow/models/rnn/ptb:ptb_word_lm如果你有一個強大的 GPU，可以運行：
bazel build -c opt --config=cuda tensorflow/models/rnn/ptb:ptb_word_lm運行模型：
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："small"， "medium" 和 "large"。它們指的是 LSTM 的大小，以及用於訓練的超參數集。http://www.aibbt.com/a/16370.html
模型越大，得到的結果應該更好。在測試集中 small 模型應該可以達到低於 120 的困惑度（perplexity），large 模型則是低於 80，但它可能花費數小時來訓練。
除此之外？
還有幾個優化模型的技巧沒有提到，包括：
- 隨時間降低學習率,
- LSTM 層間 dropout.
繼續學習和更改代碼以進一步改善模型吧。