2017 tensor flow dev summit
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2017 tensor flow dev summit (Sequence Models and the RNN API) 작성된 자료로 2017년 2월 22일 오후 8시 부터 Maru180에서 GDG Seoul 에서 주최한 2017 Tensorflow Dev Summit Extended Seou에서 발표를 진행 Sequence Models and the RNN API 정리 내역 공유
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- 12. LSTM 네트워크 장단기 기억 네트워크(Long Short Term Memory networks)는 보통 엘에스티엠으 로 불립니다. 엘에스티엠은 장기 의존성(Vanishing Gradient)을 학습을 수 있는 특 별한 종류의 순환 신경망입니다. 엘에스티엠은 Hochreiter와 Schmidhuber (1997) 에 의해 소개되었습니다. 그리고 이후 연구에서 많은 사람에 의해 다듬어지고 널리 알려졌습니다.1 엘에스티 엠은 매우 다양한 종류의 문제들에 대해 정말 잘 동작합니다. 그리고 현재 엘에스 티엠은 널리 사용되고 있습니다. 엘에스티엠은 장기 의존성 문제를 피하고자 설계되었습니다. 오랫동안 정보를 기 억하는 것이 사실상 엘에스티엠의 기본 동작입니다. 무언가 배우려고 애쓰기보다 는요. 모든 순환 신경망은 사슬 형태의 반복되는 신경망 모듈들을 가집니다. 표준 순환 신경망에서, 이 반복되는 모듈은 한 개의 tanh 층 같은 매우 간단한 구조를 가질 것 입니다. https://docs.google.com/document/d/1M25vrmJHp21lK- C8Xhg42zFzXke9_NrvhHBqH2qISfY/edit#
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- 17. First 셀 상태에서 어떤 정보를 버릴지 결정하는 것 “잊기(forget) 게이트 층”이라 불리는 한 시그모이드 층에 의해 결정됩니다. 이 층 은 ht-1과 xt를 보고 셀 상태 Ct-1에서의 각 숫자를 위한 0과 1 사이 숫자를 출력 합니다. 1은 “이것을 완전히 유지함”을, 0은 “이것을 완전히 제거함”을 나타냄
- 18. Second 어떤 새로운 정보를 셀 상태에 저장할지 결정 입력 첫째, “입력(input) 게이트 층”이라 불리 는 한 시그모이드 층은 우리가 어떤 값들 을 갱신할지 결정 둘째, tanh 층은 셀 상태에 더해질 수 있 는 새로운 후보 값들의 벡터 Ct를 만듭니 다. 다음 단계에서, 우리는 셀 상태를 갱 신할 값을 만들기 위해 이 둘을 합함
- 19. Third 이제 이전 상태 Ct-1에서 Ct로 갱신함 이전 상태 Ct-1에 ft를 곱합니다. ft는 우 리가 전에 계산한 잊기 게이트 출력입니 다. ft는 우리가 잊기로 결정한 것들을 잊 게 만드는 역할 그런 다음 itCt를 더합니다. 이것이 각 상태 값을 우리가 얼만큼 갱신할지 결정 한 값으로 크기 변경한(scaled) 새 후보 값
- 20. Four 무엇을 출력할지 결정 출력은 셀 상태에 기반을 두지만 여과된 (filtered) 버전 우선, sigmoid 층을 동작시킴. 그 sigmoid 층은 셀 상태에서 어떤 부분 들을 출력할지 결정 그런 다음, 값이 -1과 1 사이 값을 갖도 록 셀 상태를 tanh에 넣음 결정한 부분만 출력하도록, tanh 출력을 다시 sigmoid 게이트 출력과 곱함
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- 31. Batching Sequence Data : Static Padding Pad each input sequence yourself, use FIFOQueue : tf.train.batch(…) https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/batch
- 32. Batching Sequence Data : Dynamic Padding Use Padding FIFOQueue : tf.train.batch(… dynamic_pad=True) https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/batch
- 33. Batching Sequence Data : Bucketing Use N + 1 Queues with conditional enqueueing : tf.contrib.training.bucket_by_sequence_length(…. dynamic_pad=True) https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/api _docs/python/functions_and_classes/shard8/tf.contrib.training.bucket_by_sequ ence_length.md
- 34. Batching Sequence Data : Truncated BPTT via State Saver Use Barrier + Queues, you must call save_state each training step : tf.contrib.training.batch_sequences_with_states(…) https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/api _docs/python/contrib.training.md
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