6.6 KiB
Sequence-to-sequence
Hlboké neurónové siete (Deep Neural Networks – DNN) sú veľmi výkonné modely strojového učenia, ktoré sú určené na riešenie zložitých problémov, ako je rozpoznávanie reči či vizuálnych objekov. Hlboké neurónové siete môžu vykonávať ľubobovoľný paralelný výpočet na malý počet krokov. Veľké DNN môžu byť trénované pokiaľ máme dostupné obrovské množstvo dát. Napriek svojej flexibilite a sile, hlboké neurónové siete sa dajú aplikovať iba na problémy, ktorých vstupy môžu byť rozumne kódované vektormi s fixným rozmerom. [1]
Sequence-to-sequence alebo postupnosť sekvencií je o trénovaní modelov na konverziu z jednej domény na sekvencie do inej doméne ako napríklad preloženie viet z angličtiny do slovenčiny. Postupnosť sekvencií mapuje jednu sekvenciu neurčenej dĺžky na inú sekvenciu, ktorej dĺžka je tiež neznáma. [2]
Rekurentná Neurónová Sieť (po anglicky Recurrent Neural Network, ďalej už len RNN) je prirodená generalizácia dopredných neurónových sietí pre sekvencie. Postupnosť vstupu (x 1 ,...,xT), štandardné RNN vypočíta postupnosť výstupov (y 1 ,...,yT) iteráciu nasledujúcich rovníc:
ℎ푡=푠푖푔푚(푊ℎ푥푥푡+푊ℎℎℎ푡− 1 )
푦푡= 푊푦ℎℎ푡
RNN môže ľahko mapovať sekvencie na sekvencie vždy, keď je zarovnanie medzi vstupmi výstupmi známe vopred. Nie je však jasné, ako aplikovať RNN na problémy, ktorých vstupné a výstupné sekvencie majú rôzne dĺžky s komplikovanými a nemonotonickými vzťahmi. Najjednoduchšia stratégia pre všeobecné sekvenčńé učenie je mapovať vstupnú sekvenciu na vektor s pevnou veľkosťou pomocou jedného RNN a potom mapovať vektor na cieľovú sekvenciu s iným RNN.[2] [3]
Convolutional neural networks
Konvolučné neurónové siete sú menej bežné pre sekvenčné modelovanie, napriek niekoľkým výhodám. V porovnaní s opakujúcimi sa vrstvami, konvolácie vytvárajú reprezentáciu pre kontexty s pevnou veľkosťou, avšak efektívna veľkosť kontextu siete sa dá ľahko zväčšiť naskladaním niekoľkých vrstiev na seba. To umožňuje presne ovládať maximálnu dĺžku závislostí, ktoré sa majú modelovať. Konvolučné siete nezávisia od výpočtov predchádzajúceho časového kroku, a preto umožňujú paralelizáciu nad každým prvkom v sekvencii. Tento kontrast v RNN, ktorý udržiava skrytý stav celej minulosti, zabraňuje paralelnému výpočtu v danej sekvencii [4]
Encoder-decoder
Hlboké neurónové siete preukázali veľký úspech v rôznych aplikáciách, ako napríklad rozpoznávanie objektov alebo rozpoznávanie reči. Nedávno sa objavil nový prístup k štatistickému strojovému prekladu založený na neurónových sieťach. Tento nový prístup je inšpirovaný podľa nedávneho trendu hlbokého reprezentatívneho učenia. Všetky modely neurónovej siete použité v [5] pozostávajú z kódera a dekódera (encoder, decoder) Kóder extrahuje vektor s pevnou dĺžkou reprezentujúce z vety s premenlivou dĺžkou a z tohto znázornenia dekóder generuje správny cieľový preklad s premenlivou dĺžkou. Model neurónového strojového prekladu vyžaduje iba zlomok pamäte, ktorú potrebuje model tradičného strojového prekladu. [6][7]
1 Ilustrácia RNN Encoder-Decoder [5]
Transformer a Attention
Opakujúce sa seq2seq modely, ktoré používajú encoder-decoder architektúru dosiahli veľký pokrok v rozpoznávaní reči. Avšak, majú nevýhodu v rýchlosti tréningu. Vnútorné opakovanie obmedzuje parareliláziu tréningu. Neopakujúci sa seq2seq model nazývaný Transformer sa spolieha na mechanizmy Attention, aby sa naučil pozičným závislostiam, ktoré je možné trénovať rýchlejšie s väčšou účinnosťou.[8] Attention model sa nesnaží preložiť vetu naraz, preklad prebieha postupne, preloží najprv jednu časť vety a potom pokračuje na ďalšiu casť, ako človek.
Attention model by sa dal vysvetliť ako funckiu, ktorá mapuje dopyt a sadu páru kľúč-hodnota na výstup, kde dopyt, hodnoty, kľúče a výstup sú vektory. Výstup sa počíta ako vážená suma (weighted sum) hodnôt, kde váha priradená každej hodnote sa vypočíta poďla funcie kompatibility dopytu so zodpovedajúcim kľúčom.[9]
2 Scaled Dot-Product Attention a Multi-Head attention
Scaled Dot-Product Attention
Vstup pozostáva z dopytov a kľúčov rozmeru dk a hodnôt rozmerov dv. Vypočítajú sa „dot products“ všetkých dopytov s kľúčmi, vydelia sa s √dk a použije sa funkcia „softmax” na získane váhy hodnôt. [9]
퐴푡푡푒푛푡푖표푛(푄,퐾,푉)=푠표푓푡푚푎푥(
푄퐾푇
√푑푘
)푉
Multi-Head Attention
Silnou stránkou Multi-Head Attentionu je schopnosť spoločne sa venovať informáciám z rôznych reprezentačných podpriestorov na rôznych pozíciách.[10] [9]
푀푢푙푡푖퐻푒푎푑(푄,퐾,푉)=퐶표푛푐푎푡(ℎ푒푎푑 1 ,...,ℎ푒푎푑ℎ)푊푂
푤ℎ푒푟푒 ℎ푒푎푑푖=퐴푡푡푒푛푡푖표푛(푄푊푖푄,퐾푊푖퐾,푉푊푖푉)
Zoznam použitej literatúry
[1] I. Sutskever Google, O. Vinyals Google, and Q. V Le Google, “Sequence to Sequence Learning with Neural Networks.”
[2] M. P. For, “Natural Language Processing in Action,” Online , vol. 80, no. 1. p. 453, 2017.
[3] “Sequence to Sequence Learning with Neural Networks – arXiv Vanity.” [Online]. Available: https://www.arxiv-vanity.com/papers/1409.3215/. [Accessed: 20-Dec-2019].
[4] J. Gehring, M. Auli, D. Grangier, D. Yarats, and Y. N. Dauphin, “Convolutional Sequence to Sequence Learning.”
[5] K. Cho et al. , “Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation,” in EMNLP 2014 - 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings of the Conference , 2014, pp. 1724–1734.
[6] R. Pascanu, T. Mikolov, and Y. Bengio, “On the difficulty of training recurrent neural networks,” in 30th International Conference on Machine Learning, ICML 2013 , 2013, no. PART 3, pp. 2347– 2355.
[7] K. Cho, B. Van Merriënboer, D. Bahdanau, and Y. Bengio, “On the Properties of Neural Machine Translation: Encoder-Decoder Approaches.”
[8] L. Dong, S. Xu, and B. Xu, SPEECH-TRANSFORMER: A NO-RECURRENCE SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODEL FOR SPEECH RECOGNITION..
[9] A. Vaswani et al. , “Attention Is All You Need.”
[10] J. Li, Z. Tu, B. Yang, M. R. Lyu, and T. Zhang, “Multi-Head Attention with Disagreement Regularization.”