深度学习RNN,GRU,LSTM文本生成解码器的训练损失讲解（附代码）

本文主要是介绍深度学习RNN,GRU,LSTM文本生成解码器的训练损失讲解（附代码），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！

以下以GRU为例讲解RNN作为解码器时如何根据用户、商品特征信息hidden生成评价。

解码器部分代码如下：

class GRUDecoder(nn.Module):  def __init__(self, ntoken, emsize, hidden_size):  super(GRUDecoder, self).__init__()  self.word_embeddings = nn.Embedding(ntoken, emsize)  self.gru = nn.GRU(emsize, hidden_size, batch_first=True)  self.linear = nn.Linear(hidden_size, ntoken)  self.init_weights()  def init_weights(self):  initrange = 0.1  self.word_embeddings.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)  self.linear.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)  self.linear.bias.data.zero_()  def forward(self, seq, hidden):  # seq: (batch_size, seq_len), hidden: (nlayers, batch_size, hidden_size)  seq_emb = self.word_embeddings(seq)  # (batch_size, seq_len, emsize)\  output, hidden = self.gru(seq_emb, hidden)  # (batch_size, seq_len, hidden_size) vs. (nlayers, batch_size, hidden_size)  decoded = self.linear(output)  # decoded shape = (batch_size, seq_len, ntoken), e.g., (256, 18, 20004)  return func.log_softmax(decoded, dim=-1), hidden

在训练时，解码器会有两个输入：一是编码器提取的用户、商品特征，二是用户对商品的评价。

评价是文字，在训练开始前已经转换成了Token ID, 比如I love this item, 每个单词会对应词典里的一个元素并配上ID，转换后就成了向量格式了[5, 64, 89, 13]。·

self.word_embeddings(seq)中的word_embedding是Token向量，它是一个矩阵，行数和词典的元素数量相同，每一行是32维度的词向量（维度是用户设定的，Word2Vec一般用200维度）。这一步像查词典，对着ID从word_embedding取第x行的向量。

output, hidden = self.gru(seq_emb, hidden)的过程如下：

1. 初始状态设置成hidden，即从编码器提取的信息
2. seq_emb则是评价序列，计算从左往右开始，第t个文字的计算会受到[0, t-1]文字的影响，生成output的特征用来预测t+1个文字是什么
   所以，以I love this item为例，代码的评价序列为[bos] I love this item，解码器会收到[bos] I love this，理想情况下，它应该生成I love this item.

下面的代码 体现出序列前面会加上[bos]:

def sentence_format(sentence, max_len, pad, bos, eos):  length = len(sentence)  if length >= max_len:  return [bos] + sentence[:max_len] + [eos]  else:  return [bos] + sentence + [eos] + [pad] * (max_len - length)

output对应的是生成文本的特征，它经过线性层输出20004维度的向量，第i个维度对应词典里第i个字的生成概率。

func.log_softmax(decoded, dim=-1) 先会对20004维度的向量进行Softmax计算，这样确保所有词语生成的概率相加为1，然后取对数。

text_criterion = nn.NLLLoss(ignore_index=pad_idx) # ignore the padding when computing loss是在计算取了logsoftmax的概率和真实文本概率（这是一个0/1矩阵）的差，定义如下
$$NLL=-y_i\log {\hat{y}}_i$$
因为$y_i$是一个0/1矩阵，实际上NLL计算的是真实的文字预测概率$NLL=-\log {\hat{y}}_i$, NLLLoss本身并不计算对数，所以需要使用log_softmax对概率取对数

文本生成的损失写成公式的形式为：
$$l_{\text{Text}}=-\frac{1}{N}\sum _{t=1}^N\log {\hat{y}}_i=-\frac{1}{N}\sum _{t=1}^N\log P(y_t|y_1,y_2\cdots y_{t-1})$$
$N$是文本的长度, $P(y_t|y_1,y_2\cdots y_{t-1})$强调的是$t$个文字的生成只基于前面的文字。

测试的时候，编码器提取的特征已知，然后文本评价只给[bos], 每一步计算下一位文字的概率，取概率最大的（这个是贪心算法生成文本，也可以加入一些随机程度采样增加文本多样性）

这篇关于深度学习RNN,GRU,LSTM文本生成解码器的训练损失讲解（附代码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---