李宏毅深度学习

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Generation

生成模型基本结构是这样的，

这个生成模型有个问题是我不能干预数据生成，这里是随机的，

Conditional Generation

这里我们通过初始输入来增加条件，

比如要根据图片来深层文字，这里以image作为输入

当然首先要用cnn将图片生成embeding

为了防止RNN在进行的过程中forget这个输入，可以把图片作为每一步的输入传给网络

在NLP中，就是Sequence to Sequence模型，

seq2seq可以用作机器翻译或chatbot应用，

和上面的image case不同在于，

首先sentence的编码需要用rnn，而不是cnn，并且这里encoder和decoder是可以jointly train的，即同时train出encoder和decoder的参数

如果做的是chatbot，那么会有下面的问题，

会出现Hi，Hi，Hi........的对话

因为在没有上下文的情况下，对Hi的回答会一直是Hi

直觉的解法，要让网络知道上下文，就把历史encoder的结果级联起来，输出给decoder，让他知道之前说过什么

Attention

attention模型如其名，就是注意力模型

传统的情况，会把整个数据，比如整张图片，或者整段话，作为输入给网络

但这样也许是不合理的，比如下面的例子，在翻译machine的时候，我只需要看机器两个字就好，这样可以更加专注

那么怎么达到这个效果了

对于网络的设计而言，直觉上，我们可以通过一组参数来选择输入中的那一部分对网络可见

这组参数可称为attention，如何产生这些参数，

可以看到，我们可以用decode的输出z0和每个输入，用match function算一个attention

match function，这里给出多种选择

Attention模型的整个过程如下，

算出一组attention向量a，然后这里加上一个softmax是为了normalization，让向量的和为1

然后用attention和输入笛卡尔积，得到c0，把c0作为输入给到decoder

可以看到这里，c0是根据attention产生的，这里只包含‘机器’

然后这个过程可以这么一直做下去，

同样对于图片，我们也可以用attention模型，

用attention去选择每次激活哪些filter

最终得到效果如下，高亮部分表示下面划线的词，所attention的部分

Memory Network

个人理解，这个是attention network的一种，

比如下面的例子，是一个智能问答系统，

通过query和document来计算attention，从而选择相应的文档子集，传给深度网络，得到answer

这个模型是可以整个joinit训练的，包含document产生embedding的参数，query embedding的参数，Match的参数等

更复杂的模型，

这里产生attention和抽象文档内容，分别使用不同的embedding，这样就需要把document做两次encoding，参数会比较多

还加上Hopping过程，即得到Extracted Informatica后，不立刻传给DNN做为输入

而是循环做多次，attention生成和内容抽取的工作，过程如下，

Nenual Turing Machine

这种网络的区别在于，前面的attention网络都是在不断的变化attention，但是不会修改内容

这种网络每次会去改变memory本身的内容

这一部分和attention一样，先更加memory和attention生成抽样内容r0，将r0输入网络后，产生3个输出，k，e，a

这里k是用来更新attention的，和之前一样，

而e和a是用来改变内容的，e用于清空内容，a用于填充内容，具体公式如下，

级联起来就是这样，