人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）是一組大致模仿人類大腦構(gòu)造設(shè)計的計算機(jī)算法或數(shù)學(xué)模型，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）方法中的一類，適合于處理語音，圖像，文本等數(shù)據(jù)，賦予計算機(jī)處理有關(guān)人類認(rèn)知方面問題的能力，如語音識別，圖像識別，自然語言理解等。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元稱為一個神經(jīng)元，其結(jié)構(gòu)如下圖所示：
一般而言，一個神經(jīng)元可以接受多個輸入經(jīng)過一些線性或非線性變換后轉(zhuǎn)化成一個輸出值。神經(jīng)元內(nèi)部的這個變換函數(shù)稱為激活函數(shù)（activation function），常用的激活函數(shù)包括：sigmoid，tanh，RELU等。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元可以看成一種簡化版的生物神經(jīng)元。我們知道，生物神經(jīng)元通過細(xì)胞體上的樹突接收其他神經(jīng)元的信號，而通過軸突向其他神經(jīng)元傳遞信號；并且通常一個神經(jīng)元有一個至多個樹突，但軸突只有一條。
顯然，單個神經(jīng)元能夠進(jìn)行的處理和計算能力有限，因此類似生物的大腦，我們可以將許多個的神經(jīng)元連接起來，組成一個更大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)，這個網(wǎng)絡(luò)就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如下圖中這樣：
出于計算的考慮，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元不會像生物大腦中那樣隨意的連接，而是形成相對簡單的分層結(jié)構(gòu)。一般的基本組成包括：
- 輸入層（input layer）：每個網(wǎng)絡(luò)中只有一個，處于這一層神經(jīng)元用于接收輸入數(shù)據(jù)；
- 隱藏層（hiddeng layer）：每個網(wǎng)絡(luò)可以由零個或多個，這部分神經(jīng)元對輸入進(jìn)行變換，分析和計算；
- 輸出層（output layer）：每個網(wǎng)絡(luò)中只有一個，這一層中的神經(jīng)元對來自隱藏層或輸入層的數(shù)據(jù)進(jìn)行最后的處理，并輸出最終結(jié)果。
深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，DL），顧名思義，指的使用是隱藏層的數(shù)目較大的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN）為模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要使用由一個輸入層和一個輸出層組成的淺層網(wǎng)絡(luò)，至多在兩層之間添加一個隱藏層。三層以上（包括輸入和輸出層在內(nèi)）的系統(tǒng)就可以稱為“深度”學(xué)習(xí)。
在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中，每一個節(jié)點層在前一層輸出的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)識別一組特定的特征。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度增加，節(jié)點所能識別的特征也就越來越復(fù)雜，因為每一層會整合并重組前一層的特征。隨著特征越來越復(fù)雜，它們的抽象度也越來越高，可能會與人類大腦中的某些高層語義概念相對應(yīng)，因而，使用這些特征能夠更有利于和認(rèn)知有關(guān)任務(wù)的處理。
深度的重要性可以在一些圖像識別任務(wù)中直觀的看到，如下圖所展示的人臉識別深度模型:
�。▓D源：Key Concepts of Deep Neural Networks）
觀察圖片左邊部分，我們可以看到，隨著層數(shù)的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征越來越抽象。網(wǎng)絡(luò)的第一層的特征只是一些簡單紋理，方向等線條，第二層通過第一層得到的線條組成了一些臉部的局部細(xì)節(jié)，最終在第三層通過組合上一層的各個局部，形成一幅幅人臉的圖像。
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
前面我們舉的例子中，神經(jīng)元之間的連接只在相鄰的層之間，并且是單方向的，這種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)稱為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed Forward Neural Network）。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種結(jié)構(gòu)特性使得它在處理每個輸入時，是不考慮之前的輸入的，這僅對輸入數(shù)據(jù)點之間是獨立的應(yīng)用有效。而許多實際的應(yīng)用場景，每個輸入點的值會對其他輸入點的值有所依賴。這時，我們需要使用另一種結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN），這種網(wǎng)絡(luò)更適合處理時間序列的輸入數(shù)據(jù)，如語音，手寫識別，文本等。
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別在于，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的基礎(chǔ)，增加了一條到自身的連接，也就是說，神經(jīng)元上一個時刻的輸出會作為下一時刻的輸入反饋給自身。如圖所示，
通過這條自反饋連接，RNN把處理過的歷史數(shù)據(jù)都存儲在它的狀態(tài)向量中，并且把它與輸入數(shù)據(jù)一并送給神經(jīng)元處理。由于這部分額外信息的獲取，使得RNN具有更強(qiáng)的記憶和學(xué)習(xí)能力。
LSTM
歷史信息使得RNN具備較強(qiáng)的記憶能力，但是同時也使RNN的學(xué)習(xí)過程變得更加困難。
RNN的學(xué)習(xí)通常使用的是沿時間反向傳播（BackPropagation Through Time，BPTT）算法，這個算法需要多次連乘權(quán)重矩陣，這樣就很容易出現(xiàn)極小或極大的數(shù)值，使得訓(xùn)練不穩(wěn)定，這個問題被稱為梯度消失（vanishing gradients）或梯度爆炸（exploding gradients）問題。
為解決上述問題，學(xué)者設(shè)計出一種稱為長短期記憶（Long-Short Term Memory，LSTM）的模型。LSTM在RNN神經(jīng)元的基礎(chǔ)上，加入了三個門（gate），對模型的記憶內(nèi)容進(jìn)行精細(xì)的控制。一般使用的LSTM包含三個門：
- 輸入門（inputgate），控制輸入數(shù)據(jù)權(quán)重；
- 忘記門（forgetgate），控制歷史信息權(quán)重；
- 輸出門（outputgate），控制輸出結(jié)果權(quán)重。
LSTM神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，如下圖所示，
使用LSTM能夠使RNN模型的訓(xùn)練過程更穩(wěn)定，學(xué)習(xí)更有效。
TensorFlow
為了加速深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展，2015年11月9日，Google發(fā)布深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow并宣布開源。在不到一年時間內(nèi)，在GitHub上，TensorFlow就成為了最流行的深度學(xué)習(xí)項目。TensorFlow在圖形分類、音頻處理、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等場景下都有豐富的應(yīng)用。
TensorFlow是一個深度學(xué)習(xí)框架，支持Linux平臺，Windows平臺，Mac平臺，甚至手機(jī)移動設(shè)備等各種平臺。其次，TensorFlow提供了非常豐富的深度學(xué)習(xí)相關(guān)的API，可以說目前所有深度學(xué)習(xí)框架里，提供的API最全的，包括基本的向量矩陣計算、各種優(yōu)化算法、各種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元的實現(xiàn)、以及可視化的輔助工具等等。
TensorFlow的特點包括：
- 高度的靈活性
TensorFlow并不僅僅是一個深度學(xué)習(xí)庫，只要可以把你的計算過程表示稱一個數(shù)據(jù)流圖的過程，我們就可以使用TensorFlow來進(jìn)行計算。TensorFlow允許我們用計算圖的方式還建立計算網(wǎng)絡(luò)，同時又可以很方便的對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行操作。用戶可以基于TensorFlow的基礎(chǔ)上用Python編寫自己的上層結(jié)構(gòu)和庫，如果TensorFlow沒有提供我們需要的API的，我們也可以自己編寫底層的C++代碼，通過自定義操作將新編寫的功能添加到TensorFlow中。
- 真正的可移植性
TensorFlow可以在CPU和GPU上運行，可以在臺式機(jī)，服務(wù)器，甚至移動設(shè)備上運行。
- 多語言支持
TensorFlow采用非常易用的python來構(gòu)建和執(zhí)行我們的計算圖，同時也支持C++的語言。我們可以直接寫python和C++的程序來執(zhí)行TensorFlow，也可以采用交互式的ipython來方便的嘗試我們的想法。
- 豐富的算法庫
TensorFlow提供了所有開源的深度學(xué)習(xí)框架里，最全的算法庫，并且在不斷的添加新的算法庫。這些算法庫基本上已經(jīng)滿足了大部分的需求，對于普通的應(yīng)用，基本上不用自己再去自定義實現(xiàn)基本的算法庫了。
- 完善的文檔
TensorFlow的官方網(wǎng)站，提供了非常詳細(xì)的文檔介紹，內(nèi)容包括各種API的使用介紹和各種基礎(chǔ)應(yīng)用的使用例子，也包括一部分深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論。
語言模型
語言模型是一種概率模型，它是基于一個語料庫創(chuàng)建，得到每個句子出現(xiàn)的概率。語言模型在語音識別中起到重要的作用，如果沒有語言模型，語音識別的結(jié)果只能是一些發(fā)音正確的詞語或單字，卻不一定能組成有意義的句子。關(guān)于語音識別原理的詳細(xì)介紹，請參見我們的上一篇文章。
傳統(tǒng)的N-gram語言模型數(shù)學(xué)上表示為：
上述公式的意義是：一個句子出現(xiàn)的概率等于給定前面的詞情況下，緊接著后面的詞出現(xiàn)的概率。它是通過條件概率公式展開得到。其中條件概率P(w2|w1)，P(w3|w1w2)，?，P(wt|w1w2?wt?1)就是創(chuàng)建語言模型所需要的參數(shù)，每個條件概率的意義解釋為：根據(jù)前面的詞預(yù)測下一個詞的概率。有了這些條件概率參數(shù)，給定一個句子，就可以通過以上公式得到一個句子出現(xiàn)的概率。句子的概率越大，說明它越接近自然語言的表達(dá)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型則是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建模句子的概率。將句子中的詞按順序逐個輸入給一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在每次得到的輸出中找到下一個詞的概率，最后將句子中所有詞的概率連乘，就得到了這個句子的概率。
語言模型中下一個詞的概率顯然和之前歷史的詞有非常大的依賴關(guān)系，因此，LSTM比較適合于應(yīng)用在語言模型建模中。
基于TensorFlow的LSTM語言模型
根據(jù)以上原理，我們就可以利用TensorFlow來實現(xiàn)LSTM語言模型了。根據(jù)以上原理，我們就可以利用TensorFlow來實現(xiàn)LSTM語言模型了。
- 模型訓(xùn)練
首先，掃描語料庫建立字典，并為每個詞編號。
第二步，需要建立TensorFlow的計算流圖，在其中定義要使用的LSTM模型。這里的使用模型是一個N+2層的LSTM，其中第一層是輸入層，又叫做詞向量矩陣，然后是N層的LSTM隱藏層，最后連接的是輸出層。輸出層的神經(jīng)元個數(shù)與詞典中詞數(shù)相同，每個神經(jīng)元輸出的值就是它所對應(yīng)的詞的概率大小。
第三步，使用BPTT算法訓(xùn)練模型。這時我們需要優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，采用梯度下降逐步更新參數(shù)。
梯度下降算法最重要的參數(shù)就是學(xué)習(xí)率，需要人工設(shè)置一個合適的值，學(xué)習(xí)率太大容易造成訓(xùn)練過程不穩(wěn)定，太小則會使得學(xué)習(xí)過程太慢。一般而言，我們會在一次訓(xùn)練的過程中，逐步減小學(xué)習(xí)率，最終使得訓(xùn)練收斂。
將上面所述轉(zhuǎn)化為代碼后，使用TensorFlow運行，我們就可以得到最終的模型。
- 模型評價
對于任何一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，我們都需要使用某種方法評價它的好壞。在語言模型領(lǐng)域，使用最多的是一種稱為困惑度（Perplexity，PPL）的指標(biāo)。其基本思想是給測試集的句子賦予較高概率值的語言模型較好，公式如下：
可以看出，困惑度和概率成反比，概率越高，困惑度越低，語言模型越好。
使用TensorFlow進(jìn)行模型評估時，代碼和訓(xùn)練時基本一樣，只需要把最后運行的梯度下降的去掉。得到每一個詞的概率后，就可以通過上面的公式計算PPL了。在PennTreeBank（PTB）數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集包含929k個詞）上，不同模型的PPL如下：
|
模型 |
PPL |
|
N-gram |
141 |
|
RNN |
123 |
|
LSTM |
82 |
顯然，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型效果優(yōu)于傳統(tǒng)的Ngram模型，而LSTM模型比RNN更優(yōu)。
