神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)：深度學(xué)習(xí)中與內(nèi)存進(jìn)行交互的基本方法

本文作者： AI研習(xí)社-譯站

2018-06-26 20:26

導(dǎo)語：我們通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接到外部存儲(chǔ)資源來擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，通過記憶過程與這些資源進(jìn)行交互。

雷鋒網(wǎng)按：本文為雷鋒字幕組編譯的技術(shù)博客，原標(biāo)題Neural Turing Machines: a fundamental approach to access memory in deep learning，作者為Jonathan Hui。

翻譯 | 趙朋飛校對(duì) | 凡江

內(nèi)存是大腦和計(jì)算機(jī)的主要部件。在很多深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我們通過和記憶匹配來擴(kuò)展深度網(wǎng)絡(luò)的能力，例如，提問與回答，我們先記憶或存儲(chǔ)事先處理的信息，然后使用這些信息回答問題。來自神經(jīng)圖靈機(jī)（NTM）論文（https://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf）：

我們通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接到外部存儲(chǔ)資源來擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，通過記憶過程與這些資源進(jìn)行交互。

在外行看來，我們創(chuàng)建了一個(gè)記憶結(jié)構(gòu)，通常是數(shù)組，我們向記憶結(jié)構(gòu)中寫入或從其中讀取數(shù)據(jù)。聽起來很簡(jiǎn)單：但事實(shí)并非如此。首先，我們沒有無限的存儲(chǔ)空間用來保存我們遇到的圖片或聲音，我們是通過相似性或相關(guān)性來訪問信息（并不完全匹配）。在這篇文章中，討論了如何使用NTM來處理信息。我們之所對(duì)這篇論文感興趣，主要是因?yàn)樵诎∟LP和元學(xué)習(xí)等很多研究領(lǐng)域，她都是一個(gè)重要的起點(diǎn)。

記憶結(jié)構(gòu)

我們的記憶結(jié)構(gòu)Mt包含N行，M個(gè)元素。每行代表一條信息（記憶），例如，你對(duì)表兄的描述。

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讀取

通常編程中，我們使用Mt[i]訪問記憶。但對(duì)于人工智能來說，我么通過相似性獲取信息。所以我們推出了一個(gè)使用權(quán)重的閱讀機(jī)制，也就是說，我們得到的結(jié)果是內(nèi)存的加權(quán)和。

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所有權(quán)值總和等于1。

你可能立即會(huì)問這樣做的目的是什么。讓我們通過一個(gè)例子來解釋。一個(gè)朋友遞給你一杯飲料，它嘗起來有點(diǎn)像茶，并感覺像牛奶，通過提取茶和牛奶的記憶資料，應(yīng)用線性代數(shù)方法得出結(jié)論：它是珍珠奶茶。聽起來很神奇，但在單詞潛入中，我們也使用了相同的線性代數(shù)來處理關(guān)系。在其他的例子比如提問和回答中，基于累計(jì)的知識(shí)來合并信息是非常重要的。一個(gè)記憶網(wǎng)絡(luò)會(huì)讓我們很好的達(dá)成目標(biāo)。

我們?nèi)绾蝿?chuàng)建這些權(quán)值呢? 當(dāng)然，需要依靠深度學(xué)習(xí)。控制器從輸入信息中提取特征（kt），我們利用它計(jì)算權(quán)值。例如，你打電話時(shí)，不能立即分辨出對(duì)方的聲音，這個(gè)聲音很像你的表弟，但有似乎又像你的哥哥。通過線性代數(shù)，我們可能分辨出他是你的高中同學(xué)，即便那個(gè)聲音完全不像你記憶中的樣子。

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通過計(jì)算權(quán)值w，對(duì)比kt和我們每條記憶的相似性，我們用余弦相似性計(jì)算出了一個(gè)分?jǐn)?shù)K。

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這里， u是我們提取的特征量kt，v代表我們內(nèi)存中的每一行。

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我們將softmax函數(shù)應(yīng)用于分?jǐn)?shù)K，來計(jì)算權(quán)值w。 βt 被添加進(jìn)來用于放大或縮小分?jǐn)?shù)的差異。例如，如果它大于1，就放大差異。w基于相似性檢索信息，我們稱之為內(nèi)容尋址。

寫入

我們?nèi)绾螌⑿畔懭胗洃洝Ｔ?LSTM中，一個(gè)記憶單元的內(nèi)部狀態(tài)由之前的狀態(tài)和當(dāng)前輸入值共同決定。借用相同的情形，記憶的寫入過程也是由之前的狀態(tài)和新的輸入組成。這里我們先清除部分之前的狀態(tài)：

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et是一個(gè)清除向量。 (計(jì)算過程就像LSTM中的輸入門一樣)

然后，我們寫入新的信息。

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at是我們想添加的值。

這里，通過產(chǎn)生w的控制器，我們可以向記憶中寫入或讀取信息。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)：深度學(xué)習(xí)中與內(nèi)存進(jìn)行交互的基本方法來源https://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf

尋址機(jī)制

我們的控制器通過計(jì)算w來提取信息，但是采用相似性（內(nèi)容尋址）來提取信息還不夠強(qiáng)大。

補(bǔ)充

w表示我們記憶中當(dāng)前的焦點(diǎn)（注意力）。在內(nèi)容尋址中，我們的關(guān)注點(diǎn)只基于是新的輸入。然而，這不足以解釋我們最近遇到的問題。例如，你的同班同學(xué)在一小時(shí)之前發(fā)信息給你，你應(yīng)該可以很容易回想起他的聲音。在獲取新的信息時(shí)我們?nèi)绾卫弥暗淖⒁饬Γ课覀兏鶕?jù)當(dāng)前的焦點(diǎn)和之前的焦點(diǎn) 計(jì)算出合并權(quán)值。是的，這挺起來有點(diǎn)像LSTM或GRU中的遺忘門。

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根據(jù)之前的焦點(diǎn)和當(dāng)前輸入計(jì)算出g。

卷積變換

卷積變換完成焦點(diǎn)的變換。它并不是特地為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的。相反，她揭示了NTM如何執(zhí)行像復(fù)制與排序這樣的基礎(chǔ)算法。例如，不用通過訪問w[4]，我們想把每個(gè)焦點(diǎn)移動(dòng)3行，也就是 w[i] ← w[i+3]。

在卷積變換中，我們可以將需要的焦點(diǎn)移動(dòng)到指定的行，即w[i] ←卷積（w[i+3], w[i+4], w[i+5] ）。通常，卷積僅僅是行的線性加權(quán)和： 0.3 × w[i+3] + 0.5 × w[i+4] + 0.2 × w[i+5]。

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