batch norm在relu前 rnn batch norm

RNN 递归神经网络

该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集，这是一种常用来衡量模型的基准，同时它比较小而且训练起来相对快速。

batch_size

基础的伪代码就像下面这样：

lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 初始化 LSTM 存储状态.
state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])

loss = 0.0
for current_batch_of_words in words_in_dataset:
    # 每次处理一批词语后更新状态值.
    output, state = lstm(current_batch_of_words, state)

    # LSTM 输出可用于产生下一个词语的预测
    logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b
    probabilities = tf.nn.softmax(logits)
    loss += loss_function(probabilities, target_words)

num_steps)截断。 通过在一次迭代中的每个时刻上提供长度为 num_steps

一个简化版的用于计算图创建的截断反向传播代码：

# 一次给定的迭代中的输入占位符.
words = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])

lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 初始化 LSTM 存储状态.
initial_state = state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])

for i in range(len(num_steps)):
    # 每处理一批词语后更新状态值.
    output, state = lstm(words[:, i], state)

    # 其余的代码.
    # ...

final_state = state

下面展现如何实现迭代整个数据集：

# 一个 numpy 数组，保存每一批词语之后的 LSTM 状态.
numpy_state = initial_state.eval（)
total_loss = 0.0
for current_batch_of_words in words_in_dataset:
    numpy_state, current_loss = session.run([final_state, loss],
        # 通过上一次迭代结果初始化 LSTM 状态.
        feed_dict={initial_state: numpy_state, words: current_batch_of_words})
    total_loss += current_loss

在输入 LSTM 前，词语 ID 被嵌入到了一个密集的表示中(查看 矢量表示教程)。这种方式允许模型高效地表示词语，也便于写代码：

# embedding_matrix 张量的形状是： [vocabulary_size, embedding_size]
word_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, word_ids)

嵌入的矩阵会被随机地初始化，模型会学会通过数据分辨不同词语的意思。

我们想使目标词语的平均负对数概率最小

sequence_loss_by_example

论文中的典型衡量标准是每个词语的平均困惑度（perplexity），计算式为

同时我们会观察训练过程中的困惑度值（perplexity）。

要想给模型更强的表达能力，可以添加多层 LSTM 来处理数据。第一层的输出作为第二层的输入，以此类推。

MultiRNNCell

lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
stacked_lstm = rnn_cell.MultiRNNCell([lstm] * number_of_layers)

initial_state = state = stacked_lstm.zero_state(batch_size, tf.float32)
for i in range(len(num_steps)):
    # 每次处理一批词语后更新状态值.
    output, state = stacked_lstm(words[:, i], state)

    # 其余的代码.
    # ...

final_state = state