斯坦福从语言到信息课程 | L6 循环神经网络与语言模型

这个视频介绍了循环神经网络(RNN)与语言模型的应用。RNN作为语言模型可以用于预测文本中下一个单词的概率分布。讨论了使用n-gram语言模型和RNN进行语言建模的优缺点。展示了RNN在不同任务中的应用,如语音识别、机器翻译和作者身份识别。还介绍了RNN的进阶形式,如多层RNN和带有残余连接和自我注意力的堆叠式双向LSTM。

语言建模和递归神经网络:这段视频介绍了语言建模和递归神经网络。语言建模是预测下一个单词的任务,递归神经网络是对文本进行处理的新方法。学生们在课堂上进行语言建模,通过统计数据和训练数据来预测下一个单词。语言模型在手机短信和搜索引擎中发挥作用。
n-gram语言模型问题与解决:该章节讨论了n-gram语言模型存在的两个稀疏性问题:计数为零和分母为零的问题。为解决这些问题,可以采用平滑技术和退避策略。另外,增加N会使稀疏性问题更严重,通常N不宜超过5。此外,存储大量的n-gram计数也是一个挑战。
n-gram模型应用和困难:本章节讨论了n-gram语言模型的应用和问题。随着n的增加,模型大小也会增加,导致稀疏性问题。通过实例展示了如何构建Trigram语言模型,以及如何生成文本。讨论了神经语言模型的应用和困难,以及固定窗口神经语言模型的实现方法。
固定窗口模型与递归神经网络:在这一章节中,我们讨论了固定窗口语言模型的优缺点,以及引出了递归神经网络(RNN)作为一种能够处理任意长度输入的神经体系结构。固定窗口模型存在着权重共享不足、窗口大小限制、稀疏性问题等挑战,而RNN通过一系列隐藏状态和相同的权重矩阵实现了对任意长度输入的处理。
RNN语言模型计算过程:这个视频章节介绍了RNN语言模型的计算过程。通过输入序列和嵌入矩阵,逐步计算隐藏状态,并预测下一个单词。优点包括处理任意长度输入和权重复用,缺点是计算速度慢和难以访问远期信息。
RNN语言模型应用和缺点:本章节介绍了RNN语言模型在考试和书籍预测中的应用,揭示了其不如预期好的缺点。讨论了为什么RNN中的权重应该相同,以及如何修复这些缺点。同时探讨了输入长度对模型的影响以及如何训练RNN语言模型。
计算训练集损失和梯度:本章节讲解了如何计算整个训练集的损失,以及通过RNN在文本上运行来预测概率分布,并计算损失。讨论了损失函数的导数和梯度计算,以及如何使用反向传播来计算这些梯度。重点强调了拆分批次对学习方式的影响。
SGD优化和文本生成方法:本章节讨论了使用SGD(随机梯度下降)的近似值来最小化损失的重要性。同时介绍了如何通过RNN语言模型生成文本,以及训练模型的方法。虽然生成的文本流畅,但仍存在不连贯和荒谬之处。
RNN模型训练实例探讨:本章节介绍了RNN语言模型训练实例,从制作食谱到油漆颜色的命名。模型生成了荒谬但有趣的结果,展示了语法正确但无意义的句子。讨论了模型如何跟踪开闭引号以及结合手写规则的可行性。提醒观众在看待这类示例时应保持怀疑态度。
困惑度概念与语言建模:这一章节讨论了语言模型生成和评估中的困惑度概念。困惑度是语言模型的标准评估指标,代表语料库的逆概率。低困惑度表示更好的语言模型性能。RNN在改善困惑度方面取得成功。语言建模是重要的基准任务,有助于衡量语言理解进展。它也在许多NLP任务中发挥作用,如预测性打字、语音识别和手写识别。作者身份识别是一个有趣的应用场景。
语言模型应用和任务讨论:这一章节讨论了语言模型的应用,如机器翻译、对话代理和总结生成文本的任务。通过RNN语言模型,可以生成文本输出。另外,还介绍了RNN在标记任务和句子分类中的应用,以及作为通用编码器模块用于问题回答等。@ 这是一个你的50字左右的摘要
RNN解决问题的主题介绍:这节课介绍了默认最终项目的主题,涉及使用RNN解决问题,如处理问题的RNN作为问题表示,RNN充当问题的编码器,隐藏状态包含信息,条件语言模型需输入条件,RNN可与其他类型网络结合。

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