深入理解Memory Network

一、概述

Memory Network是一種基於記憶的神經網絡，由Yoshua Bengio等人於2015年提出，用於解決問答、自然語言生成等任務。它的核心思想是使用外部記憶模塊來存儲長期信息，通過多跳（multi-hop）機制進行信息檢索和推理，從而完成複雜的語義理解任務。相比於單純的端到端網絡，Memory Network具有更好的可解釋性和良好的泛化能力。

二、模型結構

Memory Network的結構主要由四個模塊組成：

• 輸入模塊：將原始輸入轉化為可處理的表示方式，比如利用詞向量將自然語言語句表示為連續的向量。
• 輸出模塊：將Memory Network的輸出轉化為目標輸出，如針對問答任務的答案。
• 記憶模塊：維護外部記憶，多個記憶單元組成一層記憶模塊。每個記憶單元存儲着一條句子，並通過注意力機制進行相關性計算。
• 控制模塊：對於每個輸入，控制模塊負責根據記憶模塊中的內容和先前的狀態，決定如何更新記憶和輸出。常見的控制方式有神經網絡、強化學習等。

三、多跳機制

Memory Network使用多跳機制來進行信息檢索和推理。在每一跳中，它會根據輸入和之前的跳的輸出，對記憶模塊進行一次讀取和寫入。具體地，讀取時通過注意力機制計算輸入與記憶單元之間的相關度，從記憶單元中檢索出相關的信息。寫入時，將當前的輸入與之前的輸出進行融合，並更新記憶單元中的內容。

四、應用場景

Memory Network在問答、機器翻譯、故事生成等任務中有着廣泛的應用。下面以問答任務為例進行演示。

代碼示例

import tensorflow as tf

class MemoryNetwork(object):
    def __init__(self, input_size, mem_size, mem_dim, q_dim, num_hops, num_classes):
        self.input = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
        self.question = tf.placeholder(tf.float32, [None, q_dim])
        self.answer = tf.placeholder(tf.int32, [None])
        self.memories = tf.placeholder(tf.float32, [None, mem_size, mem_dim])

        u = tf.matmul(self.question, tf.Variable(tf.random_normal([q_dim, mem_dim])))

        # encoding input and memories
        c = []
        for hop in range(num_hops):
            if hop == 0:
                m = self.memories
            else:
                m = o # previous output

            # retrieve relevant memories
            p = tf.nn.softmax(tf.reduce_sum(tf.multiply(m, u), axis = 2), axis = 1)

            # compute output
            o = tf.matmul(tf.transpose(m, perm = [0, 2, 1]), p)

            # update memory
            c.append(m + o)

        # final output
        o = tf.reshape(tf.transpose(c[-1], perm = [0, 2, 1]), [-1, mem_dim])
        y = tf.layers.dense(tf.concat([o, self.question], axis = 1), units = num_classes)

        self.loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels = self.answer, logits = y))
        self.train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(self.loss)

    def train(self, X, Q, M, Y):
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            for i in range(1000):
                _, loss = sess.run([self.train_op, self.loss], feed_dict = {self.input: X, self.question: Q, self.memories: M, self.answer: Y})
                if i % 100 == 0:
                    print("step {}: loss = {:.4f}".format(i, loss))

五、優缺點

優點：

• 可解釋性強，可以看到每一步的思考過程，有助於針對性的改進模型。
• 適用於處理長序列輸入，因為它將長期信息存儲在外部記憶中。
• 泛化能力較好，可以處理新穎的輸入。

缺點：

• 需要較大的存儲空間，因為需要保留外部記憶，並且需要多次讀寫操作。
• 訓練複雜度高，因為需要進行多跳檢索和寫入操作。
• 需要高效的注意力機制，否則可能產生偏差。

六、總結

Memory Network是一種基於記憶的神經網絡，可以處理長序列輸入，並具有較好的可解釋性和泛化能力。它通過多跳機制進行信息檢索和推理，可以應用於多種自然語言處理任務。然而，由於它的存儲和訓練複雜度較高，它仍然需要進一步的研究和改進。