Recurrent Neural Networks with Elastic Time Context in Language Modeling
Loading...
Date
Authors
Beneš, Karel
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato zpráva popisuje experimentální práci na statistické jazykovém modelování pomocí rekurentních neuronových sítí (RNN). Je zde předložen důkladný přehled dosud publikovaných prací, následovaný popisem algoritmů pro trénování příslušných modelů. Většina z popsaných technik byla implementována ve vlastním nástroji, založeném na knihovně Theano. Byla provedena rozsáhlá sada experimentů s modelem Jednoduché rekurentní sítě (SRN), která odhalila některé jejich dosud nepublikované vlastnosti. Při statické evaluaci modelu byly dosažené výsledky relativně cca. o 2.7 % horší, než nejlepší publikované výsledky. V případě dynamické evaluace však bylo dosaženo relativního zlepšení o 1 %. Dále bylo experimentováno i s modelem Strukturně omezené rekurentní sítě, ale ten se nepodařilo natrénovat k předpokládáným výkonům. Konečně bylo navrženo rozšíření SRN, pojmenované Náhodně prořidlá rekurentní neuronová síť. Experimentálně bylo potvrzeno, že RS-RNN dosahuje lepších výsledků v učení vlastního trénovacího korpusu a kombinace několika RS-RNN modelů přináší o 30 % větší zlepšení než kombinace stejného počtu SRN.
This thesis describes an experimental work in the field of statistical language modeling with recurrent neural networks (RNNs). A thorough literature survey on the topic is given, followed by a description of algorithms used for training the respective models. Most of the techniques have been implemented using Theano toolkit. Extensive experiments have been carried out with the Simple Recurrent Network (SRN), which revealed some previously unpublished findings. The best published result has not been replicated in case of static evaluation. In the case of dynamic evaluation, the best published result was outperformed by 1 %. Then, experiments with the Structurally Constrained Recurrent Network have been conducted, but the performance could not be improved over the SRN baseline. Finally, a novel enhancement of the SRN was proposed, leading to a Randomly Sparse RNN (RS-RNN) architecture. This enhancement is based on applying a fixed binary mask on the recurrent connections, thus forcing some recurrent weights to zero. It is empirically confirmed, that RS-RNN models learn the training corpus better and a combination of RS-RNN models achieved a 30% bigger gain on test data than a combination of dense SRN models of same size.
This thesis describes an experimental work in the field of statistical language modeling with recurrent neural networks (RNNs). A thorough literature survey on the topic is given, followed by a description of algorithms used for training the respective models. Most of the techniques have been implemented using Theano toolkit. Extensive experiments have been carried out with the Simple Recurrent Network (SRN), which revealed some previously unpublished findings. The best published result has not been replicated in case of static evaluation. In the case of dynamic evaluation, the best published result was outperformed by 1 %. Then, experiments with the Structurally Constrained Recurrent Network have been conducted, but the performance could not be improved over the SRN baseline. Finally, a novel enhancement of the SRN was proposed, leading to a Randomly Sparse RNN (RS-RNN) architecture. This enhancement is based on applying a fixed binary mask on the recurrent connections, thus forcing some recurrent weights to zero. It is empirically confirmed, that RS-RNN models learn the training corpus better and a combination of RS-RNN models achieved a 30% bigger gain on test data than a combination of dense SRN models of same size.
Description
Citation
BENEŠ, K. Recurrent Neural Networks with Elastic Time Context in Language Modeling [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda)
doc. Ing. Jiří Kunovský, CSc. (místopředseda)
doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
Doc. Ing. Pavel Herout, Ph.D. (člen)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-17
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm výborně (A). Otázky u obhajoby: Můžete prosím okomentovat proč v obrázku 4.2 počet kroků 'zpětné propagace v čase (BPTT)' nemá vliv na hodnotu trénovacího kritéria na testovací sadě? Byl tento výsledek očekávaný? Proč je výhodné použít v modelu řídkou matici rekurentních synapsí?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení