使用神经网络进行命名实体识别（二值词窗分类）

根据上下文窗口 建立词向量
通过一个神经网络层，通过一个逻辑分类器，得到这个概率是属于特定实体词的预测概率。
另一个分类器来比较说明 这个词是哪个实体类型（比较概率）

手工实现梯度下降

基础知识

雅可比矩阵：梯度的推广

• 给定一个具有 $m$ 输出和 $n$ 输入的函数：
  $$\mathbf{f}(\mathbf{x})=[f_1(x_1,x_2,...,x_n),...,f_m(x_1,x_2,...,x_n)]$$
• 它的雅可比矩阵是一个 $m\times n$ 偏导数矩阵：
  $$\frac{\partial \mathbf{f}}{\partial \mathbf{x}}=\left[\begin{array}{ccc}\frac{\partial f_1}{\partial x_1}& \dots & \frac{\partial f_1}{\partial x_n}\\ ⋮& \ddots & ⋮\\ \frac{\partial f_m}{\partial x_1}& \dots & \frac{\partial f_m}{\partial x_n}\end{array}\right]\boxed{{\left(\frac{\partial f}{\partial x}\right)}_{ij}=\frac{\partial f_i}{\partial x_j}}$$

链式法则

• 对于一变量函数的复合：乘导数
  $$\begin{array}{rl}& z=3y\\ & y=x^2\\ & \begin{array}{r}\frac{dz}{dx}=\frac{dz}{dy}\frac{dy}{dx}=(3)(2x)=6x\end{array}\end{array}$$
• 对于同时多个变量：乘以雅可比行列式
  $$\begin{array}{rl}& \mathbf{h}=f(\mathbf{z})\\ & z=\mathbf{W}\mathbf{x}+\mathbf{b}\\ & \begin{array}{r}\frac{\partial \mathbf{h}}{\partial \mathbf{x}}=\frac{\partial \mathbf{h}}{\partial \mathbf{z}}\frac{\partial \mathbf{z}}{\partial \mathbf{x}}=...\end{array}\end{array}$$

雅可比行列式示例：逐元素激活函数

$$\mathbf{h}=f(\mathbf{z}),\frac{\partial \mathbf{h}}{\partial \mathbf{z}}是什么?h,z\in {\mathbb{R}}^n$$$$h_i=f(z_i)$$
$$\begin{array}{rl}{\left(\frac{\partial \mathbf{h}}{\partial \mathbf{z}}\right)}_{ij}& =\frac{\partial h_i}{\partial z_j}=\frac{\partial }{\partial z_j}f(z_i)雅可比行列式的定义\\ & =\{\begin{array}{l}{f}^{\prime }(z_i)\text{if }i=j\\ 0\text{if otherwise}\end{array}常规的一个变量的导数\end{array}$$
$$\frac{\partial \mathbf{h}}{\partial \mathbf{z}}=(\begin{array}{ccc}{f}^{\prime }(z_1)& & 0\\ & \ddots & \\ 0& & f^{\prime }(z_n)\end{array})=\mathrm{diag}({\mathbf{f}}^{\prime }(\mathbf{z}))$$

其他雅可比行列式

$$\begin{array}{rl}& \begin{array}{r}\frac{\partial }{\partial \mathbf{x}}(\mathbf{W}\mathbf{x}+\mathbf{b})=\mathbf{W}\end{array}\\ & \begin{array}{rlr}\frac{\partial }{\partial \mathbf{b}}(\mathbf{W}\mathbf{x}+\mathbf{b})& =\mathbf{I}& \text{(单位矩阵)}\end{array}\\ & \begin{array}{r}\frac{\partial }{\partial \mathbf{u}}({\mathbf{u}}^T\mathbf{h})={\mathbf{h}}^T\end{array}\end{array}$$

回到神经网络

怎么计算$\frac{\partial s}{\partial b}$？

1. 把等式拆解成简单的几个分块
   
2. 应用链式法则
3. 写下雅各比表达式
   

怎么计算$\frac{\partial s}{\partial w}$？

$\delta$ 是局部误差符号，是固定的。

关于矩阵的导数：输出形状

$$\begin{gathered} 雅可比公式表达： \\ 如果有一个函数y=f(x)，其中x是一个向量，y是一个向量， \\ 则雅可比矩阵J的元素J_{ij}表示y_i对x_j的偏导数。 \end{gathered}$$

$W\in {\mathbb{R}}^{n\times m}$ , $\frac{\partial s}{\partial W}$ 的形状是：

• “ 给定一个具有 $m$ 输出和 $n$ 输入的函数，它的雅可比矩阵是一个 $m\times n$ 偏导数矩阵。”
• 1个输出，$n\times m$ 个输入，得到的应该是$1\times nm$ 的雅可比矩阵？一个很长的低向量
  • 问题： 这样不方便更新参数 ${\theta }^{new}={\theta }^{old}-\alpha {\nabla }_{\theta }J(\theta )$，都应该是 $n\times m$
  • 解决： 脱离数学，使用形状约定：导数的矩阵形状等于参数的矩阵形状
    • $\frac{\partial s}{\partial W}$ 的形状是 $n\times m$
    • $[\begin{array}{ccc}\frac{\partial s}{\partial W_{11}}& \cdots & \frac{\partial s}{\partial W_{1m}}\\ ⋮& \ddots & ⋮\\ \frac{\partial s}{\partial W_{n1}}& \cdots & \frac{\partial s}{\partial W_{nm}}\end{array}]$

$b\in {\mathbb{R}}^{n\times 1}$ , $\frac{\partial s}{\partial b}$ 的形状是：

• $\frac{\partial s}{\partial \mathbf{b}}={\mathbf{h}}^T\circ f^{\prime }(z)$ 是行向量
• 但是习惯上 梯度应该是一个列向量 因为$b$ 是一个列向量

雅可比矩阵形式(这使得链式法则很容易，对计算微积分很有意义) 和 形状约定(这使得SGD很容易实现)之间的分歧。

• 解决：两个选择
  • 尽量使用雅可比矩阵形式（不完全使用），最后按照形状约定进行整形
    • 最后转置 $\frac{\partial s}{\partial b}$ 使导数成为列向量（而不是按照雅各比矩阵形式的行向量），
    • 通过 ${\delta }^T$ 来实现，这样始终遵循形状约定。
  • 一直遵循形状约定
    • 查看维度，找出何时转置 和/或 重新排序项。

关于矩阵的导数（按照雅各比矩阵形式）

$$\frac{\partial s}{\partial W}=\mathbf{\delta }\frac{\partial z}{\partial W}$$

$\delta$ 将出现在我们的答案中。
另一项应该是 $x$ ,因为 $z=Wx+b$

$$\frac{\partial s}{\partial b}=\mathbf{\delta }\frac{\partial z}{\partial b}$$

$\delta$ 将出现在我们的答案中。
另一项应该是 $1$ ,因为 $z=Wx+b$

这表明 $$\frac{\partial s}{\partial W}={\mathbf{\delta }}^T{\mathbf{x}}^T$$$$\frac{\partial s}{\partial b}={\mathbf{\delta }}^T$$

$\delta$ 是 z 处的局部误差信号
x 是本地输入信号

总结

反向传播

求导，使用链式法则

构建计算图

• 前向传播阶段
  

神经网络的基本附加元素是 发回梯度，告诉我们怎么更新模型的参数，使得模型在 获得损失函数后进行学习（最小化损失）。

• 反向传播阶段
  
• 反向传播：单个节点
  
  
• 反向传播：多个节点
  
• 一个例子
  反向传播最后的结果体现 改变输入对输出的影响，上涨/减少这个变量的多少倍
  

开始计算

就像前面手动计算梯度下降那样

在一般的计算图中进行反向传播计算的流程

现在的深度学习神经网络框架(Tensorflow, PyTorch, etc…)可以自动做反向传播，但是主要让层/节点编写器手动计算局部导数。我们需要为图中的特定节点或层添加内容。

反向传播的具体实现

class ComputationalGraph(object):#..... def forward(inputs):# 1.[pass inputs to input gates...] # 2. forward the computational graph: # 根据节点在计算图中的依赖关系对节点进行拓扑排序for gate in self .graph.nodes_topologically_sorted(): gate.forward()return loss # the final gate in the graph outputs the loss def backward():# 反转图的拓扑排序for gate in reversed(self.graph.nodes_topologically_sorted()):gate.backward() # little piece of backprop (chain rule applied) return inputs_gradients

手动实现前向/后向API

总结

• 反向传播：下游梯度 = 上游梯度 * 局部梯度
• 前向传播计算出当前参数的值，然后进行反向传播以计算出损失的梯度（当前参数的损失）。
• 现在的深度学习神经网络框架(Tensorflow, PyTorch, etc…)可以自动做反向传播，我们不用知道具体是怎么操作的，就像我们使用gcc来编译c代码，但是我们不需要具体知道gcc是怎么操作的。