说明
Memory Networks是Weston在去年提出的一个神经网络模型，引入了记忆效应和外置储存，可以进行有效的长距离序列问题的处理，之后也出现了如神经图灵机，神经机器翻译机等在学术界引起了非常广泛的兴趣的一些模型。
最近我们也在主要研究这个东西，这篇博客写在这里算作一个阶段记录。
Memory Networks
This project contains implementations of memory networks. This includes code in the following subdirectories:
MemN2N-lang-model: This code trains MemN2N model for language modeling, see Section 5 of the paper “End-To-End Memory Networks”. This code is implemented in Torch7 (written in Lua); more documentation is given in the README in that subdirectory.
MemN2N-babi-matlab: The code for the MemN2N bAbI task experiments of Section 4 of the paper:
S. Sukhbaatar, A. Szlam, J. Weston, R. Fergus. End-To-End Memory Networks. arXiv:1503.08895.
This code is implemented in Matlab; more documentation is given in the README in that subdirectory.
Modification of mine
- 添加了未登录词的处理方案 在字典建立过程中，只用Train的预料，加入了10个 unknown词位，用来替换测试过程中引入的未登录词。
- 训练函数，一直用不加softmax的来跑（这个很关键，否则根本没法跑）
- 制作多样性的预料 facebook Q20的语料中，词典数目实在太少了，不能体现真正的逻辑功能。没有说服力。在师兄处理的原始对应Q20格式的中文特定领域对话语聊的基础上，加入了很多完全随机的数字来替换某些中文字。并且语式也维持了多样。事实证明效果依然不错，肯定了模型的记忆以及推理的能力。
- 还有一些trick只能在代码里体现了。
代码
https://github.com/shincling/MemNN
结果
1 | train error: 0.54656 | val error: 0.12695
2 | train error: 0.13087 | val error: 0.09375
3 | train error: 0.087668 | val error: 0.0625
4 | train error: 0.059983 | val error: 0.048828
5 | train error: 0.037542 | val error: 0.027344
6 | train error: 0.027685 | val error: 0.029297
7 | train error: 0.016359 | val error: 0.029297
8 | train error: 0.0098574 | val error: 0.035156
9 | train error: 0.0079698 | val error: 0.027344
10 | train error: 0.0077601 | val error: 0.029297
11 | train error: 0.0033557 | val error: 0.023438
12 | train error: 0.0020973 | val error: 0.015625
13 | train error: 0.0010487 | val error: 0.0097656
14 | train error: 0.00083893 | val error: 0.011719
15 | train error: 0.00083893 | val error: 0.015625
16 | train error: 0.00062919 | val error: 0.013672
17 | train error: 0.00020973 | val error: 0.0039062
18 | train error: 0 | val error: 0.0039062
19 | train error: 0.00041946 | val error: 0.0058594
20 | train error: 0.00020973 | val error: 0.0058594
test error: 0.0075758
1 | train error: 0 | val error: 0.0039062
2 | train error: 0 | val error: 0.0039062
3 | train error: 0 | val error: 0.0039062
4 | train error: 0 | val error: 0.0019531
5 | train error: 0 | val error: 0.0019531
6 | train error: 0 | val error: 0.0019531
7 | train error: 0 | val error: 0.0019531
8 | train error: 0 | val error: 0.0019531
9 | train error: 0 | val error: 0.0039062
10 | train error: 0 | val error: 0.0058594
11 | train error: 0 | val error: 0.0058594
12 | train error: 0 | val error: 0.0058594
13 | train error: 0 | val error: 0.0039062
14 | train error: 0 | val error: 0.0039062
15 | train error: 0 | val error: 0.0039062
16 | train error: 0 | val error: 0.0039062
17 | train error: 0 | val error: 0.0039062
18 | train error: 0.00062919 | val error: 0.0058594
19 | train error: 0 | val error: 0.0039062
20 | train error: 0 | val error: 0.0039062
21 | train error: 0 | val error: 0.0039062
22 | train error: 0 | val error: 0.0039062
23 | train error: 0 | val error: 0.0039062
24 | train error: 0 | val error: 0.0039062
25 | train error: 0 | val error: 0.0039062
26 | train error: 0 | val error: 0.0039062
27 | train error: 0 | val error: 0.0039062
28 | train error: 0 | val error: 0.0058594
29 | train error: 0 | val error: 0.0058594
30 | train error: 0 | val error: 0.0058594
test error: 0.0066288
1 | train error: 0 | val error: 0.0058594
2 | train error: 0 | val error: 0.0058594
3 | train error: 0 | val error: 0.0058594
4 | train error: 0 | val error: 0.0058594
5 | train error: 0 | val error: 0.0058594
6 | train error: 0 | val error: 0.0058594
7 | train error: 0 | val error: 0.0058594
8 | train error: 0 | val error: 0.0058594
9 | train error: 0 | val error: 0.0058594
10 | train error: 0 | val error: 0.0058594
11 | train error: 0 | val error: 0.0058594
12 | train error: 0 | val error: 0.0058594
13 | train error: 0 | val error: 0.0058594
14 | train error: 0 | val error: 0.0058594
15 | train error: 0 | val error: 0.0058594
16 | train error: 0 | val error: 0.0058594
17 | train error: 0 | val error: 0.0058594
18 | train error: 0 | val error: 0.0058594
19 | train error: 0 | val error: 0.0058594
20 | train error: 0 | val error: 0.0058594
21 | train error: 0 | val error: 0.0058594
22 | train error: 0 | val error: 0.0058594
23 | train error: 0 | val error: 0.0058594
24 | train error: 0 | val error: 0.0058594
25 | train error: 0 | val error: 0.0058594
26 | train error: 0 | val error: 0.0058594
27 | train error: 0 | val error: 0.0058594
28 | train error: 0 | val error: 0.0058594
29 | train error: 0 | val error: 0.0058594
30 | train error: 0 | val error: 0.0058594
test error: 0.0068182
test error: 0.0068182