End-To-End Memory Networks 论文翻译

End-To-End Memory Networks 论文翻译

摘要

我们介绍一种 在大的外置内存的 带循环注意力模型 的神经网络。架构是Memory Network的一种，而需要较少的监督学习， 它也能被看做是一种RNNsearch的扩展。 它可以用作问答系统和语言模型。

1 引言

两个标志性的人工智能研究的挑战是制作这两种模型：在回答问题的任务里 制作多个计算步骤 以及 在顺序数据里 描述长的元素依赖。

在这篇论文里我们提出一种新颖的RNN，它在输出一个符号之前 可以从一个大的显式外部内存反复读多次。 可以被看做一种连续形式的Memory Network。Memory Network那个模型用反向传播算法不是很好训练，需要每层的监督训练。 我们这个模型也可被看做是一种 每个输出符号 有多个计算步骤的RNNsearch

2 做法

我们的模型有 离散的输入x1, …, xn放到内存，一个请求q，一个输出答案a 每个xi和q和a包含的符号都是来自于一个有V个词的词典 模型把所有的x都以固定长度的缓存 写到内存，然后找到x和q的连续表示 被连续表示的x和q 通过多个步骤 输出a 这样在训练中允许 通过多个内存 反向传播 那些错误信号 到输入

2.1 单层

我们一开始 以单层 的例子 来描述我们的模型，单层 也就是实现一个内存步骤。然后我们再在内存堆成多个步骤

输入内存的表示

设想我们给一个输入数据集 x1,…,xi 来存到内存，

首先 使用一个embedding矩阵A (d × V ) ，embedding每个xi到一个d维连续空间，d维向量mi就是内存向量。

这样，整个 V维{xi} 被转成 d维内存向量{mi}

用和A一样大小的矩阵B把 请求q也embedding，得到内部状态u

在embedding空间，我们计算u和每个内存mi的内积，之后加上softmax

在上面的式子里

这样的话，p是一个所有输入上的概率向量

输出内存的表示

每个xi有一个对应的 输出向量ci， ci是用矩阵C embedding xi成的，

o 是一个ci的求和，每个ci加权重是 pi

因为从输入到输出是平滑的，所以可以反向传播。

生成最终的预测

在这个单层的例子，o和u的和 传到一个最终的（V × d）的矩阵W和softmax来产生预测的label

整个单层的例子如下图

2.2 多层

我们现在拓展我们的模型到K步骤，内存层 被这样堆起来：

每层有它自己的embedding矩阵Ak和Ck我们还测试了两种类似的模型：

1，有embedding矩阵是同一个，即

2，类似RNN的，即

如果从RNN的角度来看……（这块没看懂）

相关的工作

不少已经的努力 是用LSTM捕捉长元素依赖结构，在这些模型里的内存是网络的状态，这些状态是潜在的内在的 长期看不稳定。

和我们模型很接近的模型是Neural Turing Machine，神经图灵机也使用了一个连续的内存表示

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