马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 在 PyTorch 中实现神经语言模型

马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了如何在PyTorch中实现神经语言模型。它首先讲解了神经语言模型的基本概念和交叉熵损失函数的作用。然后,视频演示了如何在PyTorch中构建神经语言模型,包括定义模型结构、计算损失函数和训练模型。最后,视频提到了下一步将介绍的自注意力和Transformer模型。

损失函数与交叉熵损失:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主要讲述了神经语言模型中的损失函数,特别是交叉熵损失。在神经语言建模中,我们将任务看作是一个分类问题,给定一个前缀,模型需要预测出在词汇表中的哪个词最可能跟随这个前缀。交叉熵损失函数可以衡量模型预测的准确性,我们希望最小化这个损失函数来优化模型。通过梯度下降的方法,我们可以找到损失函数的最小值。

最小值与交叉熵损失:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了损失函数的最小值和交叉熵损失的概念。交叉熵损失是用来衡量模型预测分布与真实分布之间的差距,希望让模型的预测分布尽可能接近真实分布。如果交叉熵损失较低,说明两个分布较为接近,反之则相距较远。

不同类别与条件概率:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了神经语言模型中的不同类别和条件概率。通过交叉熵损失函数,我们可以衡量模型预测分布与训练数据中真实分布的接近程度。这种简单的损失函数的实现可用于固定窗口的前馈神经网络。

固定窗口神经语言模型的实现:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了一个固定窗口神经语言模型的实现过程。首先,需要为每个单词分配一个索引,并将这个映射存储在词汇表中。然后,将句子转换为索引序列,并将其存储在输入列表中。在整个过程中,需要进行标记化和索引化操作。最后,将这些索引化的句子输入到神经语言模型中进行训练和预测。

数据结构和PyTorch模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了如何为一个协作单元生成输入和输出的数据结构,并将其转换为PyTorch模型所需的张量格式。首先,视频演示了如何将输入数据切分成前缀和标签,然后使用PyTorch的长张量将它们转换为张量格式。接下来,视频介绍了如何使用PyTorch定义神经语言模型的类。这个视频为理解数据处理和模型定义提供了有用的指导。

构建神经网络的重要步骤:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了在PyTorch中构建神经网络的两个重要步骤:编写init函数和定义前向传播函数。编写init函数用于初始化网络参数,而前向传播函数定义了网络计算的流程。视频还介绍了使用PyTorch的优势,即可以自动计算导数,无需手动推导。最后,视频中还提到了网络模型中的三种参数类型:嵌入参数、隐藏投影矩阵和词汇表大小。

隐藏维度和连接表示:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了隐藏维度和连接表示的大小。作者提到了将嵌入连接到隐藏层的线性层和将隐藏层连接到输出概率分布的线性层。作者还介绍了输入的前缀和嵌入的维度,以及如何使用前向函数获得嵌入。最后,作者提到了在构建前向函数时逐步调试的重要性。

前缀嵌入与投影:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了在神经语言模型中,如何将前缀嵌入连接在一起形成一个向量,并通过reshape操作将其维度转换为4×10。然后,将这个向量投影到隐藏空间中,并最终将其投影到词汇表空间中。重要的是要跟踪变量的维度,以避免错误。

softmax与交叉熵损失:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了神经网络中的softmax函数和交叉熵损失函数的概念和作用。softmax函数可以将网络的输出转化为概率分布,而交叉熵损失函数可以衡量网络输出与目标值之间的差距。通过这些函数的应用,可以计算出网络的梯度,从而进行反向传播和参数更新。

选择优化器和梯度下降:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了如何选择优化器来执行简单的梯度下降,以减小交叉熵损失。视频中提到了可以使用torch.optim.sgd来执行简单梯度下降,也可以尝试其他优化器如adam等。为了执行梯度下降,需要传入网络的参数和学习率。最后,视频还展示了如何使用优化器更新参数,并通过打印损失函数来观察损失的变化。在训练过程中,损失逐渐减小,最终达到0.17的水平。

损失减小与模型有效性:在马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中,我们看到损失大大减少,接近零。但我们需要确定模型是否有效,通过输入不同的词来观察模型的预测结果。我们还学习了如何使用反向词汇映射和softmax函数来获取预测的概率分布,并使用argmax函数获取最大概率的索引,再通过索引获取对应的单词。这样我们就可以查看模型的预测结果了。

固定窗口神经语言模型的预测:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了如何使用固定窗口神经语言模型进行文本预测。通过将文本转换为索引,然后使用神经网络模型进行训练,可以预测给定前缀的下一个单词及其概率。为了训练模型,需要定义损失函数并进行反向传播和梯度下降。最后,作者提到了下一章将介绍最先进的Transformer模型及其应用。

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