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- 1. 単語埋込みモデルによる 意味論，統語論，隠喩，暗喩の計算（仮） 浅川伸一 Shin Asakawa <asakawa@ieee.org>
- 3. 3 自己紹介 浅川伸一 東京女子大学 情報処理センター勤務。早稲田大 学在学時はピアジェの発生論的認識論に心酔する。卒業後 エルマンネットの考案者ジェフ・エルマンに師事，薫陶を受け る。以来人間の高次認知機能をシミュレートすることを目指 している。知的情報処理機械を作ることを通して知的情報処 理とは何かを考えたいと思っている。著書に「 Python で実践する深層学 習」（ 2016) コロナ社 . 「ディープラーニング，ビッグデータ，機械学習 --- あるいはその心理学」 (2015) 新曜社。「ニューラルネットワークの数理的基礎」「脳損傷とニューラルネットワークモデ ル，神経心理学への適用例」いずれも守一雄他編 コネクショニストモデルと心理学(2001) 北 大路書房などがある
- 6. 6 表記と基本グラフ h y x y: 出力層ニューロン h: 中間層ニューロン x: 入力層ニューロン
- 9. 9 h y x Wx+bx Wy+by Wh+bh by:バイアス（中間から出力） bh:バイアス（再帰結合） bx:バイアス（入力から中間） Bias terms will be omitted, henceforth 以降バイアス項は省略します
- 10. 10 h0 y0 x0 h1 y1 x1 Digits subscripted indicate time t:= 0... 下付き添字は時刻を表す。 カッコで表記する流儀もある (e.g. x(t))
- 15. 15 h0 y0 x0 h1 y1 x1 h1 y1 x1 h2 y2 x2 h3 y3 x3 h4 y4 x4 h4 y4 x4 h5 y5 x5 teacher error Loss(t,y) Wh Wh Wh Wh Wh teacher
- 17. 17 Full BPTT h0 y0 x0 h1 y1 x1 h1 y1 x1 h2 y2 x2 h3 y3 x3 h4 y4 x4 h4 y4 x4 h5 y5 x5 teacher error Loss(t,y) Wh Wh Wh Wh Wh
- 19. 19 LSTM
- 21. ゲートの導入 introducing gates to control hidden state ht-1 yt-1 xt-1 h1 y1 x1 ht yt xt gate
- 22. ゲートの導入 introducing gates to control hidden state ht-1 yt-1 xt-1 h1 y1 x1 ht yt xt gate でも， なぜゲート? Why gates?
- 24. 忘却ゲートの導入 ht-1 yt-1 xt-1 h1 y1 x1 ht yt xt gate Who can control gates? 誰がどうやって ゲート制御？ Who can tell me how can I control myself?
- 25. 忘却ゲートの導入 ht yt xt h1 y1 x1 ht+1 yt+1 xt+1 gate who can control gates? 誰がどうやって ゲートを制御？ ３つ候補
- 26. 忘却ゲートの導入 ht yt xt h1 y1 x1 ht+1 yt+1 xt+1 gate who can control gates? 誰がどうやって ゲートを制御？ ３つ候補 1. ht
- 27. It’s me 忘却ゲートの導入 ht yt xt h1 y1 x1 ht+1 yt+1 xt+1 gate who can control gates? 誰がどうやって ゲートを制御？ ３つ候補 1. ht
- 28. Me, too 忘却ゲートの導入 ht yt xt h1 y1 x1 ht+1 yt+1 xt+1 gate who can control gates? 誰がどうやって ゲートを制御？ ３つ候補 1. ht 2. yt
- 29. I can, too 忘却ゲートの導入 ht yt xt h1 y1 x1 ht+1 yt+1 xt+1 gate who can control gates? 誰がどうやって ゲートを制御？ ３つ候補 1. ht 2. yt 3. xt+1
- 30. 忘却ゲートの導入 ht yt xt h1 y1 x1 ht+1 yt+1 xt+1 gate ゲート制御 1. ht 2. yt 3. xt+1 ht+1 = ht s(x) ● s(x) = (1+e-x )-1 ● x = Wf (yt + ht + xt+1)
- 32. もっと改良可能？ Can we improve more?
- 33. 入力ゲートの導入 ht yt xt ht+1 yt+1 xt+1 gate gate ht+1 = ht s(w(ht + xt+1)) ● s(x) = (1+e-x )-1 ● x = yt + ht + xt+1
- 35. 出力ゲートの導入 ht yt xt ht+1 yt+1 xt+1 gate gate gate ht+1 = ht s(w(ht + xt+1 + yt+1)) ● s(x) = (1+e-x )-1 ● x = yt + ht + xt+1
- 36. LSTM
- 37. LSTM の生理学的対応物
- 38. How does LSTM work? 1. LSTM replaces logistic or tanh hidden units with “memory cells” that can store an analog value. 2. Each memory cell has its own input and output gates that control. 3. There is a forget gate which the analog value stored in the memory ce decays. 4. For periods when the input and output gates are off and the forget gate is not causing decay, a memory cell simply holds its value over time. Le, Jaitly, & Hinton (2015)
- 39. 別モデル GRU An alternative of the LSTM h ~h x y r: reset gate input output uupdate gate ut = s (Wu + uu ) ht = f(Wh + uh (ut @ ) rt = s (Wr + ur ht-1 ) tilde(h) = (1- rt ) ht + rt tilde(ht-1 ) yt = Wy tilde(ht )
- 40. 別モデル GRU An alternative of the LSTM h ~h x y r: reset gate input output uupdate gate ut = σ (Wuxt + Uuht−1) . ht = ϕ (Wxt + Uh (ut ⊙ht−1)) , rt = σ (Wr xt + Urht−1) , ˜ht = (1 − rt) ht + rt ˜ht−1, yt = Wy ˜ht
- 42. グレーブス (Graves, 2013)の生成 LSTM 出力 中 間 層 入力
- 43. 深層 LSTM Depth Gated LSTM ht− 1 ( a ) 直 前 ( b ) 生 成 ( c ) 再 帰 ( d ) 推 論 ( e ) 全関与 ht zt xt ht− 1 ht zt xt ht− 1 ht zt xt ht− 1 ht zt xt ht− 1 ht zt xt 図 4.31 種々の LSTM 変種
- 44. Pascanu (2014) より y( t ) h( t )h( t − 1) x( t ) y( t ) h( t )h( t − 1) x( t ) y( t ) h( t )h( t − 1) x( t ) ( a ) ( b ) ( c ) y( t ) h( t )h( t − 1) x( t ) y( t ) h( t − 1) x( t ) z( t ) z( t )h( t ) ( d ) ( e ) 図 4.27 パスカヌらの文献 108) の図 2 を改変
- 45. Pascanu (2014)より I * xi m h m ′1h ′1 m ′2 h ′2 m 1h1 m 2 h2 m ′ h ′ h ′ 2 次元格子状 LSTM ブロック 標準の LSTM ブロック 1 次元格子状 LSTM ブロック 3 次元格子状 LSTM ブロック
- 46. Pascanu (2014) より 出力層 入力層 隠れ層 T1 T2 Tg 図 4.33 時 計 状 LSTM
- 47. 47 Actor is Schmithuber who proposed LSTM https://www.youtube.com/watch?v=-OodHtJ1saY