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Chapter10/chapter10.tex

@@ -272,7 +272,7 @@ NMT                     & 21.7          & 18.7           & -13.7      \\
 
 \parinterval  编码器-解码器框架是一种典型的基于“表示”的模型。编码器的作用是将输入的文字序列通过某种转换变为一种新的“表示”形式，这种“表示”包含了输入序列的所有信息。之后，解码器把这种“表示”重新转换为输出的文字序列。这其中的一个核心问题是表示学习，即：如何定义对输入文字序列的表示形式，并自动学习这种表示，同时应用它生成输出序列。一般来说，不同的表示学习方法可以对应不同的机器翻译模型，比如，在最初的神经机器翻译模型中，源语言句子都被表示为一个独立的向量，这时表示结果是静态的；而在注意力机制中，源语言句子的表示是动态的，也就是翻译目标语言的每个单词时都会使用不同的表示结果。
 
-\parinterval  图\ref{fig:10-5}是一个应用编码器-解码器结构来解决机器翻译问题的简单实例。给定一个中文句子“我/对/你/感到/满意”，编码器会将这句话编码成一个实数向量$(0.2, -1, 6, 5, 0.7, -2)$，这个向量就是源语言句子的“表示”结果。虽然有些不可思议，但是神经机器翻译模型把这个向量等同于输入序列。向量中的数字并没有实际的意义，然而解码器却能从中提取到源语言句子中所包含的信息。也有研究者把向量的每一个维度看作是一个“特征”，这样源语言句子就被表示成多个“特征”的联合，而且这些特征可以被自动学习。有了这样的源语言句子的“表示”，解码器可以把这个实数向量作为输入，然后逐词生成目标语言句子“I am satisfied with you”。
+\parinterval  图\ref{fig:10-5}是一个应用编码器-解码器结构来解决机器翻译问题的简单实例。给定一个中文句子“我/对/你/感到/满意”，编码器会将这句话编码成一个实数向量$(0.2, -1, 6, \\ 5, 0.7, -2)$，这个向量就是源语言句子的“表示”结果。虽然有些不可思议，但是神经机器翻译模型把这个向量等同于输入序列。向量中的数字并没有实际的意义，然而解码器却能从中提取到源语言句子中所包含的信息。也有研究者把向量的每一个维度看作是一个“特征”，这样源语言句子就被表示成多个“特征”的联合，而且这些特征可以被自动学习。有了这样的源语言句子的“表示”，解码器可以把这个实数向量作为输入，然后逐词生成目标语言句子“I am satisfied with you”。
 
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 \begin{figure}[htp]
@@ -966,7 +966,7 @@ L(\mathbi{Y},\widehat{\mathbi{Y}}) = \sum_{j=1}^n L_{\textrm{ce}}(\mathbi{y}_j,\
 
 \parinterval 神经网络的参数主要是各层中的线性变换矩阵和偏置。在训练开始时，需要对参数进行初始化。但是，由于神经机器翻译的网络结构复杂，因此损失函数往往不是凸函数，不同初始化会导致不同的优化结果。而且在大量实践中已经发现，神经机器翻译模型对初始化方式非常敏感，性能优异的系统往往需要特定的初始化方式。
 
-\parinterval 因为LSTM是神经机器翻译中常用的一种模型，下面以LSTM模型为例（见\ref{sec:lstm-cell}节），介绍机器翻译模型的初始化方法，这些方法也可以推广到GRU等结构。具体内容如下：
+\parinterval 因为LSTM是神经机器翻译中常用的一种模型，下面以LSTM模型为例（见\ref{sec:lstm-cell}\\ 节），介绍机器翻译模型的初始化方法，这些方法也可以推广到GRU等结构。具体内容如下：
 
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Chapter11/chapter11.tex

@@ -181,7 +181,7 @@
 \end{figure}
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-\parinterval 针对不定长序列，一种可行的方法是使用之前介绍过的循环神经网络，其本质也是基于权重共享的想法，在不同的时间步复用相同的循环神经网络单元进行处理。但是，循环神经网络最大的弊端在于每一时刻的计算都依赖于上一时刻的结果，因此只能对序列进行串行处理，无法充分利用硬件设备进行并行计算，导致效率相对较低。此外，在处理较长的序列时，这种串行的方式很难捕捉长距离的依赖关系。与之对应的卷积神经网络，由于采用卷积这种局部处理并且共享参数的操作，可以对序列高效地并行处理。同时，针对序列中距离较长的依赖关系，可以通过堆叠多层卷积层来扩大{\small\bfnew{感受野}}\index{感受野} (Receptive Field)\index{Receptive Field}  ，这里感受野指能够影响神经元输出的原始输入数据区域的大小。图\ref{fig:11-9}对比了这两种结构，可以看出，为了捕捉$\mathbi{e}_2$和$\mathbi{e}_8$之间的联系，串行结构需要顺序的6次操作，和长度相关。而层级结构仅需要4层卷积计算，和卷积核的大小相关，相比于串行的方式具有更短的路径及非线性计算，更容易进行训练。因此，也有许多研究人员在许多自然语言处理任务上尝试使用卷积神经网络进行序列建模\upcite{Kim2014ConvolutionalNN,Santos2014DeepCN,Kalchbrenner2014ACN,DBLP:conf/naacl/Johnson015,DBLP:conf/naacl/NguyenG15}。
+\parinterval 针对不定长序列，一种可行的方法是使用之前介绍过的循环神经网络，其本质也是基于权重共享的想法，在不同的时间步复用相同的循环神经网络单元进行处理。但是，循环神经网络最大的弊端在于每一时刻的计算都依赖于上一时刻的结果，因此只能对序列进行串行处理，无法充分利用硬件设备进行并行计算，导致效率相对较低。此外，在处理较长的序列时，这种串行的方式很难捕捉长距离的依赖关系。与之对应的卷积神经网络，由于采用卷积这种局部处理并且共享参数的操作，可以对序列高效地并行处理。同时，针对序列中距离较长的依赖关系，可以通过堆叠多层卷积层来扩大{\small\bfnew{感受野}}\index{感受野} (Receptive Field)\index{Receptive Field}  ，这里感受野指能够影响神经元输出的原始输入数据区域的大小。图\ref{fig:11-9}对比了这两种结构，可以看出，为了捕捉$\mathbi{e}_2$和$\mathbi{e}_8$之间的联系，串行结构需要顺序的6次操作，和长度相关。而层级结构仅需要4层卷积计算，和卷积核的大小相关，相比于串行的方式具有更短的路径和更少的非线性计算，更容易进行训练。因此，也有许多研究人员在许多自然语言处理任务上尝试使用卷积神经网络进行序列建模\upcite{Kim2014ConvolutionalNN,Santos2014DeepCN,Kalchbrenner2014ACN,DBLP:conf/naacl/Johnson015,DBLP:conf/naacl/NguyenG15}。
 
 \parinterval 区别于传统图像上的卷积操作，在面向序列的卷积操作中，卷积核只在序列这一维度进行移动，用来捕捉多连续词之间的特征。需要注意的是，由于单词通常由一个实数向量表示（词嵌入），因此可以将词嵌入的维度看作是卷积操作中的通道数。图\ref{fig:11-10}就是一个基于序列卷积的文本分类模型，模型使用多个不同（对应图中不同的颜色）的卷积核来对序列进行特征提取，得到了多个不同的特征序列。然后使用池化层降低表示维度，得到了一组和序列长度无关的特征表示。基于这组压缩过的特征表示，模型再通过全连接网络和Softmax函数作为相应类别的预测。在这其中卷积层和池化层分别起到了特征提取和状态压缩的作用，将一个不定长的序列转化到一组固定大小的特征表示。