End to End Memory network

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关键词

End2End, Memory Networks, Multiple hops

来源

arXiv 2015.03.31 (published at NIPS 2015)

特色

设计了全新网络，相对于LSTM，以词为单位的时序，memory network是以句子为单位。

解决方案

原图

加备注图

计算过程

按原图

lookup词表A获得句子向量表示，
$m_i=Ax_i$ , $i$大小是memory size
计算attention，或者说计算输入的权重
$p_i = softmax(u^T m_i)$

将输出乘权重，得到最终的输出o
输出的嵌入向量
$c_i = C out_i$ , $i$大小是memory size
最终输出嵌入向量
$o = \sum_{i} p_i c_i$
查询的嵌入向量
$u=Bq$
预测结果
$\hat{a}=softmax(W(o+u))$

按实现代码

计算过程与原图不一致，我按论文的实现代码做了标注，参见备注图。
输入sentences和query时，都有矩阵TA和TB矩阵
即
$A_{in}=Ax_i +T_Ax_i$ , i代表句子，长度固定为memory size
$A_{out}=A_{in} H_{last}$ , H代表隐藏层, $A_{out}可看作m_i$
$p_i=softmax(A_{out})$
$B_{in}=Bq + T_Bq$
$B_{out}=p B_{in}$
$C_{out}=H_{last} B_{out}$
$D_{out}=C_{out} B_{out}$
最后，保存$D_{out}$为新的Hidden

多层网络

原文提供两种方式。
第一种是邻接，即$A_{k+1}=C_k$，依次递推
第二种是类似于 RNN 中共享权重的模式，$A_1=A_2=…=A_k$，$C_1=C_2=…=C_k$。
其余与单层网络一致。

参考代码

facebook实现，使用Lua语言
网友实现，使用tensorflow