[人工智能]Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention【deep transformer的修正优化】

Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention deep transformer的修正优化

deep transformer的修正优化

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摘要

1. transformer结构能更好地适应长段语言文字序列。效果优于RNN循环神经网络，transformer能够在任意距离上传播信息，而RNN需要逐步进行传播信息
2. transformer新增三个辅助损失：
   1）intermediate sequence positions 中间序列位置
   2）from intermediate hidden representations 中间序列的隐藏状态 hidden state
   3）target positions multiple steps in the future 目标loss

论文

base transformer model

character transformer network 基础构造如上图所示，上图中，用历史已知数据t0、t1、t2、t3，从而预测t4，特殊的构造能够保证整个数据信息保持left-to-right的方向，只采用历史数据

Auxiliary Losses 辅助loss

由于本文的整体模型在10层以后会收敛速度慢且精度较差，所以加入三个辅助loss，且在训练中，辅助loss以衰减权重加入到总loss

1. Multiple Positions 多位置
   
   不仅仅将最终预测t4进行loss计算，也将中间预测，t0预测的t1、t0+t1预测的t2、t0+t1+t2预测的t3，t0+t1+t2+t3预测的t4，四个预测都会计算与真实值的loss。

2. Intermediate Layer Losses 中间隐藏层loss
   
   层次越低，加到总loss的权重学校，从而训练的要求也越少，且与训练的epoch有关，随着训练的不断进行，当训练达到一半的过程后，隐藏层的loss不再加入迭代

3. Multiple Targets
   将预测值增加为两个数值，并乘以0.5进行预测值计算
   

Positional Embeddings 时间位置embedding的方法

主要对时间序列进行embedding，将时间序列变为512长度的embedding vector

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