WDK李宏毅学习笔记第八周02_Recursive Structure

本文主要是介绍WDK李宏毅学习笔记第八周02_Recursive Structure，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Recursive Structure

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摘要

本章讲的是Recursive Structure的原理，并举例说明了如何用Recursive Structure设计model让机器判断"not very good"的词性，阐述了Recursive Structure中function f的两种基本设计，后面说明了Matrix-Vector Recursive Network是思想是将word分为两个vector，一个vector表示本身含义，一个vector表示影响其它word的能力。

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一、Recursive Structure

Recursive network是RNN一种更generalize的形式，RNN是Recursive network的一个subset。

1.1 目的

输入一个word sequence，machine判断该word sequence的sentiment(正面，负面，中性)。

1.2 原理

1. 用RNN的做法：如下图，将word Sequence用一组vector(x1,x2,x3,x4)表示，然后找一个初始的h0，将h0和x1丢到function f中，得到h1，依此类推，将最后得到的值丢入function g，得到最后的结果。假如正面-负面分为5档，那么最后的输出是5维的vector。
   
2. 用Recursive Structure的做法：如下图，将x1,x2作为一组，x3,x4作为一组，分别丢入相同的function f，得到h1,h2，再将h1,h2丢入function f，得到h3，将h3丢入g，得到最后的结果。

二、Recursive Model

我们用machine判别“not very good”来举例。很明显，机器需要知道看到not就将词性转向，看到very就将词性加强，于是可以设计如下model，其中f也可以是一个network。

2.1 Recursive Neural Tensor Network

1. f最简单的模型是如下图所示，w是一个2X4的矩阵，是由机器直接学到的。这样做的缺点是没有将输入a,b联系起来，机器就没法知道两者之间的关系。
   
2. 改进的f模型如下图，用两个不同的w，求xTwx，再和用上面方法得到的结果相加，该方法将a,b联系起来了，机器就会学的两者之间的联系。
   

三、Matrix-Vector Recursive Network

3.1 原理

将word分为两部分，一部分代表自己本身的意思，一部分代表影响其他word的能力，然后再进行train，如下图。

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方法

1. Recursive Structure是采用树状结构，将word分组，每一组分别放入设计好的f中，让机器知道各个word之间的联系，得到的结果再分组放入f中，一层一层递归，最后得到唯一的vector，放入function g中得到最终结果。
   
2. Matrix-Vector Recursive Network是将word分成2部分，一部分表示word自己的意思，一部分表示能够影响其他word的能力，然后再进行model train。

结论

Recursive Structure是采用树状结果进行设计的，可以很好的解决词性判断的问题，Recursive Model的设计并不是难点，重点是function f的设计，如何选择一个合适的f，将每个word联系起来，让机器知道word之间的含义，是很重要的。

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