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  • 嵌入层
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    2021-07-28 14:55:29

    nn.embedding()其实是NLP中常用的词嵌入层,在实现词嵌入的过程中embedding层的权重用于随机初始化词的向量,该embedding层的权重参数在后续训练时会不断更新调整,并被优化。

    nn.embedding:这是一个矩阵类,该开始时里面初始化了一个随机矩阵,矩阵的长是字典的大小,宽是用来表示字典中每个元素的属性向量,向量的维度根据你想要表示的元素的复杂度而定。类实例化之后可以根据字典中元素的下标来查找元素对应的向量。

    因为输入的句子长度不一,有的长有的短。长了截断,不够长补齐(我文中用’'填充,然后在nn.embedding层将其补0,也就是用它来表示无意义的词,这样在后面的max-pooling层也就自然而然会把其过滤掉,这样就不用担心他会影响识别。)


      这里说一下它的用法:
      nn.embedding()的主要3个参数:
      第一个参数num_embeddings是指词表大小
      第二个参数embedding_dim是指你需要用多少维来表示一个符号
      第三个参数pading_idx即需要用0填充的符号在词表中的位置,如下,输出中后面两个’'都有被填充为了0.

    import torch
    import torch.nn as nn
    
    
    #词表
    word_to_id = {'hello':0, '<PAD>':1,'world':2}
    embeds = nn.Embedding(len(word_to_id), 4,padding_idx=word_to_id['<PAD>'])
    
    text = 'hello world <PAD> <PAD>'
    hello_idx = torch.LongTensor([word_to_id[i] for i in text.split()])
    #词嵌入得到词向量
    hello_embed = embeds(hello_idx)
    print(hello_embed)
    
    

    从以下输出可以看到,每行代表句子中一个单词的词嵌入向量,句子中的每个单词都有4维度,最后两个0向量是时用来填充补齐的没意义。
    所以embedding层其实相当于将前面用索引编码的句子表示乘上embedding层的可训练权重得到的就是词嵌入的结果

    输出:
    tensor([[-1.1436, 1.4588, -1.2755, 0.0077],
    [-0.9600, -1.9986, -1.1087, -0.1520],
    [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
    [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]], grad_fn=)

    你也可以使用nn.Embedding.from_pretrained()加载预训练好的模型,如word2vec,glove等,在训练的过程中也可以边训练,边更新词向量,加快模型的收敛。本文用的只是简单的nn.embedding()嘿嘿~

    然后具体使用 nn.embedding() 时,写在初始化搭建网络里,如下:

    class Network(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(TextCNN, self).__init__(nvocab,embed)
            self.filter_sizes = (2, 3, 4)
            self.embed = embed
            self.num_filters = 256
            self.dropout = 0.5
            self.num_classes = num_classes
            self.n_vocab = nvocab
            #通过padding_idx将<PAD>字符填充为0,因为他没意义哦,后面max-pooling自然而然会把他过滤掉哦
            self.embedding = nn.Embedding(self.n_vocab, self.embed, padding_idx=word2idx['<PAD>'])
            self.convs = nn.ModuleList(
                [nn.Conv2d(1, self.num_filters, (k, self.embed)) for k in self.filter_sizes])
            
            self.dropout = nn.Dropout(self.dropout)
            self.fc = nn.Linear(self.num_filters * len(self.filter_sizes), self.num_classes)
            
        def conv_and_pool(self, x, conv):
            x = F.relu(conv(x)).squeeze(3)
            x = F.max_pool1d(x, x.size(2)).squeeze(2)
            return x
            
        def forward(self, x):
            out = self.embedding(x)
            out = out.unsqueeze(1)
            out = torch.cat([self.conv_and_pool(out, conv) for conv in self.convs], 1)
            out = self.dropout(out)
            out = self.fc(out)
            return out
    
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    深度学习系列4: 为什么你需要使用嵌入层

    除了词嵌入以外还有很多

     

     

     

    这是深度学习系列的其中一篇,其他文章地址如下

    1. 设置 AWS & 图像识别
    2. 卷积神经网络
    3. CNNs 以及应对过拟合的详细探讨

    嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量,如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]

    Embedding层只能作为模型的第一层。

    较为费劲的就是第一句话:
    嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量,如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]

    哪到底咋转啊,亲?

    这涉及到词向量,具体看可以参考Word2vec

     

    上图的流程是把文章的单词使用词向量来表示。
    (1)提取文章所有的单词,把其按其出现的次数降许(这里只取前50000个),比如单词‘network’出现的次数最多,编号ID为0,依次类推…

    (2)每个编号ID都可以使用50000维的二进制(one-hot)表示

    (3)最后,我们会生产一个矩阵M,行大小为词的个数50000,列大小为词向量的维度(通常取128或300),比如矩阵的第一行就是编号ID=0,即network对应的词向量。

    那这个矩阵M怎么获得呢?在Skip-Gram 模型中,我们会随机初始化它,然后使用神经网络来训练这个权重矩阵

     

    那我们的输入数据和标签是什么?如下图,输入数据就是中间的哪个蓝色的词对应的one-hot编码,标签就是它附近词的one-hot编码(这里windown_size=2,左右各取2个)

     

    就上述的Word2Vec中的demo而言,它的单词表大小为1000,词向量的维度为300,所以Embedding的参数 input_dim=10000,output_dim=300

    回到最初的问题:嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量,如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]

    举个栗子:假如单词表的大小为1000,词向量维度为2,经单词频数统计后,tom对应的id=4,而jerry对应的id=20,经上述的转换后,我们会得到一个M1000×2的矩阵,而tom对应的是该矩阵的第4行,取出该行的数据就是[0.25,0.1]

    如果输入数据不需要词的语义特征语义,简单使用Embedding层就可以得到一个对应的词向量矩阵,但如果需要语义特征,我们大可把以及训练好的词向量权重直接扔到Embedding层中即可,具体看参考keras提供的栗子:在Keras模型中使用预训练的词向量

     

     

     

     

    这篇文章里我想介绍一个在很多节课中都有涉及,并且在实践中被证明非常有用的一个概念:嵌入层(Embedding layer)。

    介绍嵌入层这个概念可能会让它变得更加难以理解。比如说,Keras 文档里是这么写的:“把正整数(索引)转换为固定大小的稠密向量”。你 Google 搜索也无济于事,因为文档通常会排在搜索结果的第一个(你还是不能获得更加详细的解释)。然而,从某种意义上来说,Keras 文档的描述是正确的。那么为什么你应该使用嵌入层呢?这里有两个主要原因:

    1. 独热编码(One-hot encoding)向量是高维且稀疏的。假如说我们在做自然语言处理(NLP)的工作,并且有一个包含 2000 个单词的字典。这意味着当我们使用独热编码时,每个单词由一个含有 2000 个整数的向量来表示,并且其中的 1999 个整数都是 0。在大数据集下这种方法的计算效率是很低的。
    2. 每个嵌入向量会在训练神经网络时更新。文章的最上方有几张图片,它们展示了在多维空间之中,词语之间的相似程度,这使得我们能够可视化词语之间的关系。同样,对于任何能够通过使用嵌入层而把它变成向量的东西,我们都能够这么做。

    嵌入层这个概念可能还是有点模糊,让我们再来看嵌入层作用在词语上的一个例子。嵌入这个概念源自于词嵌入(Word embedding),如果你想了解更多的话可以看看 word2vec 这篇论文。让我们用下面这个句子作为例子(随便举的一个例子,不用太认真对待):

    “deep learning is very deep”

    使用嵌入层的第一步是通过索引对这个句子进行编码,在这个例子里,我们给句中每个不同的词一个数字索引,编码后的句子如下所示:

    1 2 3 4 1

    下一步是创建嵌入矩阵。我们要决定每个索引有多少“潜在因素”,这就是说,我们需要决定词向量的长度。一般我们会使用像 32 或者 50 这样的长度。出于可读性的考虑,在这篇文章里我们每个索引的“潜在因素”个数有 6 个。那么嵌入矩阵就如下图所示:

     

     

     

    嵌入矩阵

    所以,和独热编码中每个词向量的长度相比,使用嵌入矩阵能够让每个词向量的长度大幅缩短。简而言之,我们用一个向量 [.32, .02, .48, .21, .56, .15]来代替了词语“deep”。然而并不是每个词被一个向量所代替,而是由其索引在嵌入矩阵中对应的向量代替。再次强调,在大数据集中,这种方法的计算效率是很高的。同时因为在训练深度神经网络过程中,词向量能够不断地被更新,所以我们同样能够在多维空间中探索各个词语之间的相似程度。通过使用像 t-SNE 这样的降维技术,我们能够把这些相似程度可视化出来。

     

     

     

    通过 t-SNE 可视化的词嵌入(向量)


    不仅仅是词嵌入

    前面的例子体现了词嵌入在自然语言处理领域重要的地位,它能够帮助我们找到很难察觉的词语之间的关系。然而,嵌入层不仅仅可以用在词语上。在我现在的一个研究项目里,我用嵌入层来嵌入网上用户的使用行为:我为用户行为分配索引,比如“浏览类型 X 的网页(在门户 Y 上)”或“滚动了 X 像素”。然后,用这些索引构建用户的行为序列。

    深度学习模型(深度神经网络和循环神经网络)和“传统”的机器学习模型(支持向量机,随机森林,梯度提升决策树)相比,我觉得嵌入方法更适用于深度神经网络。

    “传统”的机器学习模型,非常依赖经过特征工程的表格式的输入,这意味着需要我们研究者来决定什么是一个特征。在我的那个项目里,作为特征的有:浏览的主页数量、搜索的次数、总共滚动的像素。然而,在特征工程时,我们很难把时间维度方面的特征考虑进去。利用深度学习和嵌入层,我们就能够把用户行为序列(通过索引)作为模型的输入,从而有效地捕捉到时间维度上的特征。

    在我的研究中,使用 GRU(Gated Recurrent Unit)或者是 LSTM(Long-Short Term Memory)技术的循环神经网络表现地最好,它们的结果很接近。在“传统” 的需要特征工程的模型中,梯度提升决策树表现地最好。关于我的研究项目,我以后会写一篇文章,我的下一篇文章会更细致地讨论关于循环神经网络的问题。

    其他还有使用嵌入层来编码学生在慕课上行为的例子(Piech et al., 2016),以及用户浏览在线时尚商店的点击顺序(Tamhane et al., 2017)。


    推荐系统

    嵌入层甚至可以用来处理推荐系统中的稀疏矩阵问题。在 fast.ai 的深度学习课程中利用推荐系统来介绍了嵌入层,这里我也想谈谈推荐系统。

    推荐系统已经广泛地应用在各个领域了,你可能每天都被它们所影响着。亚马逊的产品推荐和 Netflix 的节目推荐系统,是两个最常见的例子。Netflix 举办了一个奖金为一百万美元的比赛,用来寻找最适合他们推荐系统的协同过滤算法。你可以在这里看到其中一个模型的可视化结果。

    推荐系统主要有两种类型,区分它们是很重要的。

    1. 基于内容过滤:这种过滤是基于物品或者是产品的数据的。比如说,我们让用户填一份他们喜欢的电影的表格。如果他们说喜欢科幻电影,那么我们就给他推荐科幻电影。这种方法需要大量的对应产品的元数据。
    2. 协同过滤:找到和你相似的人,假设你们的爱好相同,看看他们喜欢什么。和你相似的人,意味着他们对你看过的电影有着相似的评价。在大数据集中,这个方法和元数据方法相比,效果更好。另外一点很重要的是,询问用户他们的行为和观察他们实际的行为之间是有出入的,这其中更深沉次的原因需要心理学家来解释。

    为了解决这个问题,我们可以创建一个巨大的所有用户对所有电影的评价矩阵。然而,在很多情况下,这个矩阵是非常稀疏的。想想你的 Netflix 账号,你看过的电影占他们全部电影的百分之多少?这可能是一个非常小的比例。创建矩阵之后,我们可以通过梯度下降算法训练我们的神经网络,来预测每个用户会给每部电影打多少分。如果你想知道更多关于在推荐系统中使用深度学习的话,请告诉我,我们可以一起来探讨更细节的问题。总而言之,嵌入层的作用是令人惊讶的,不可小觑。


     

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  • 2020-05-13 11:03:16 作者:__ 编译:ronghuaiyang 导读 ...非常简单直白的语言解释了BERT...与大多数旨在解决nlp相关任务的深度学习模型一样,BERT将每个输入token(输入文本中的单词)通过token嵌入层传递,以便将..

     2020-05-13 11:03:16

    作者:__

    编译:ronghuaiyang

    导读

    非常简单直白的语言解释了BERT中的嵌入层的组成以及实现的方式。

    介绍

    在本文中,我将解释BERT中嵌入层的实现细节,即token嵌入、Segment嵌入和Position嵌入。


    简介

    这是一张来自论文的图,它恰当地描述了BERT中每一个嵌入层的功能:

    BERT的嵌入层是如何实现的?看完你就明白了

     

    与大多数旨在解决nlp相关任务的深度学习模型一样,BERT将每个输入token(输入文本中的单词)通过token嵌入层传递,以便将每个token转换为向量表示。与其他深度学习模型不同,BERT有额外的嵌入层,以Segment嵌入和Position嵌入的形式。这些附加的嵌入层的原因会在本文的最后变得清楚。


    Token嵌入

    目的

    如前一节所述,token嵌入层的作用是将单词转换为固定维的向量表示形式。在BERT的例子中,每个单词都表示为一个768维的向量。

    实现

    假设输入文本是“I like strawberries”。下图描述了token嵌入层的作用:

    BERT的嵌入层是如何实现的?看完你就明白了

     

    在将输入文本传递到token嵌入层之前,首先对其进行token化。另外,在tokens的开始([CLS])和结束([SEP])处添加额外的tokens。这些tokens的目的是作为分类任务的输入表示,并分别分隔一对输入文本(更多细节将在下一节中介绍)。

    tokens化是使用一种叫做WordPiece token化的方法来完成的。这是一种数据驱动的token化方法,旨在实现词汇量和非词汇量之间的平衡。这就是“strawberries”被分成“straw”和“berries”的方式。对这种方法的详细描述超出了本文的范围。感兴趣的读者可以参考Wu et al. (2016)和Schuster & Nakajima (2012)中的第4.1节。单词token化的使用使得BERT只能在其词汇表中存储30522个“词”,而且在对英语文本进行token化时,很少会遇到词汇表以外的单词。

    token嵌入层将每个wordpiece token转换为768维向量表示形式。这将使得我们的6个输入token被转换成一个形状为(6,768)的矩阵,或者一个形状为(1,6,768)的张量,如果我们包括批处理维度的话。


    Segment嵌入

    目的

    BERT能够解决包含文本分类的NLP任务。这类问题的一个例子是对两个文本在语义上是否相似进行分类。这对输入文本被简单地连接并输入到模型中。那么BERT是如何区分输入的呢?答案是Segment嵌入。

    实现

    假设我们的输入文本对是(“I like cats”, “I like dogs”)。下面是Segment嵌入如何帮助BERT区分这个输入对中的tokens :

    BERT的嵌入层是如何实现的?看完你就明白了

     

    Segment嵌入层只有两个向量表示。第一个向量(索引0)分配给属于输入1的所有tokens,而最后一个向量(索引1)分配给属于输入2的所有tokens。如果一个输入只有一个输入语句,那么它的Segment嵌入就是对应于Segment嵌入表的索引为0的向量。


    Position嵌入

    目的

    BERT由一堆Transformers 组成的,广义地说,Transformers不编码其输入的顺序特征。在这个博客文章:https://medium.com/@init/how-self-attention-with-relatedposition-representations-works-28173b8c245a的动机部分更详细地解释了我的意思。总之,有Position嵌入将允许BERT理解给定的输入文本,比如:

    I think, therefore I am

    第一个“I”不应该与第二个“I”具有相同的向量表示。

    实现

    BERT被设计用来处理长度为512的输入序列。作者通过让BERT学习每个位置的向量表示来包含输入序列的顺序特征。这意味着Position嵌入层是一个大小为(512,768)的查找表,其中第一行是第一个位置上的任意单词的向量表示,第二行是第二个位置上的任意单词的向量表示,等等。因此,如果我们输入“Hello world”和“Hi there”,“Hello”和“Hi”将具有相同的Position嵌入,因为它们是输入序列中的第一个单词。同样,“world”和“there”的Position嵌入是相同的。

    合并表示

    我们已经看到,长度为n的token化输入序列将有三种不同的表示,即:

    • token嵌入,形状(1,n, 768),这只是词的向量表示
    • Segment嵌入,形状(1,n, 768),这是向量表示,以帮助BERT区分成对的输入序列。
    • Position嵌入,形状(1,n, 768),让BERT知道其输入具有时间属性。

    对这些表示进行元素求和,生成一个形状为(1,n, 768)的单一表示。这是传递给BERT的编码器层的输入表示。

    总结

    在本文中,我描述了BERT的每个嵌入层的用途及其实现。如果你有任何问题,请在评论中告诉我。

    英文原文:https://medium.com/@init/why-bert-has-3-embedding-layers-and-their-implementation-details-9c261108e28a

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  • embedding可以理解为:把离散的数据转换到连续的可以被连续表达的空间上,把稀疏高维...1.用于相似度匹配,如把人脸信息嵌入进去,可以比较相似度 2.与其他数据结合丢到其他网络中训练 3.数据可视化(因为人对3维以上的

    embedding可以理解为:把离散的数据转换到连续的可以被连续表达的空间上,把稀疏高维的东西变到了稠密低维的上面了,我们可以用很好的低维的数据来获取我们想要的信息。
    常用于:
    用于第一层网络
    1.将复杂的东西变简单,我们就更容易用比较少的参数拟合到合理的效果,而不是去拟合那些不重要的信息如噪声等,即透过现象看本质,可以减少模型过拟合
    2.解决训练数据过于稀疏的问题
    用于输出层
    1.用于相似度匹配,如把人脸信息嵌入进去,可以比较相似度
    2.与其他数据结合丢到其他网络中训练
    3.数据可视化(因为人对3维以上的东西很难理解,所以可以把高维度信息通过embedding进行降维 )

    embedding本质是我们相信世界是简单的,它能将高维稀疏转化为低维稠密,比如:最常见的嵌入是one-hot向量,假设我有100维的one hot向量我可以利用embedding将它转化成16维的稠密向量,降维的同时保留主要信息。

    自然语言处理中嵌入很重要,是因为词非常多,搭配也非常多,为了抽象出语义而不是词的表象,我们需要搭建嵌入模型,最常见的有word2vec

    word2vec

    把每一个词嵌入到向量模型中,更严格的说是用大量的文本生成向量空间,让每一个词都能找到对应的向量,可以计算获得词之间的相似性,比如man的向量与woman的向量就会很接近,而king的表示向量与他们俩差别很大,因为king是万里挑一的职业而不普遍的男人女人,但是向量queue=king-man+woman

    word2vec有两种模型:CBOW,skip gram
    CBOW就属于a red car 训练的时候去掉red,然后根据输入a car来生成输出red
    skip gram则是相反,根据输入red生成a car,它的训练更好但是更慢

    skip gram训练技巧:负采样
    在这里插入图片描述
    得到下表,与acroess有关的词的target都是1无关的词都是0,由于词很多所以我们只随机性的选择一些为0的负样本
    在这里插入图片描述

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