深入理解Memory Network

一、概述

Memory Network是一种基于记忆的神经网络，由Yoshua Bengio等人于2015年提出，用于解决问答、自然语言生成等任务。它的核心思想是使用外部记忆模块来存储长期信息，通过多跳（multi-hop）机制进行信息检索和推理，从而完成复杂的语义理解任务。相比于单纯的端到端网络，Memory Network具有更好的可解释性和良好的泛化能力。

二、模型结构

Memory Network的结构主要由四个模块组成：

• 输入模块：将原始输入转化为可处理的表示方式，比如利用词向量将自然语言语句表示为连续的向量。
• 输出模块：将Memory Network的输出转化为目标输出，如针对问答任务的答案。
• 记忆模块：维护外部记忆，多个记忆单元组成一层记忆模块。每个记忆单元存储着一条句子，并通过注意力机制进行相关性计算。
• 控制模块：对于每个输入，控制模块负责根据记忆模块中的内容和先前的状态，决定如何更新记忆和输出。常见的控制方式有神经网络、强化学习等。

三、多跳机制

Memory Network使用多跳机制来进行信息检索和推理。在每一跳中，它会根据输入和之前的跳的输出，对记忆模块进行一次读取和写入。具体地，读取时通过注意力机制计算输入与记忆单元之间的相关度，从记忆单元中检索出相关的信息。写入时，将当前的输入与之前的输出进行融合，并更新记忆单元中的内容。

四、应用场景

Memory Network在问答、机器翻译、故事生成等任务中有着广泛的应用。下面以问答任务为例进行演示。

代码示例

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、优缺点

优点：

• 可解释性强，可以看到每一步的思考过程，有助于针对性的改进模型。
• 适用于处理长序列输入，因为它将长期信息存储在外部记忆中。
• 泛化能力较好，可以处理新颖的输入。

缺点：

• 需要较大的存储空间，因为需要保留外部记忆，并且需要多次读写操作。
• 训练复杂度高，因为需要进行多跳检索和写入操作。
• 需要高效的注意力机制，否则可能产生偏差。

六、总结

Memory Network是一种基于记忆的神经网络，可以处理长序列输入，并具有较好的可解释性和泛化能力。它通过多跳机制进行信息检索和推理，可以应用于多种自然语言处理任务。然而，由于它的存储和训练复杂度较高，它仍然需要进一步的研究和改进。