[밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2]Chapter 7. RNN을 사용한 문장 생성

7.1 언어 모델을 사용한 문장 생성

시계열 데이터를 한꺼번에 처리하는 Time 계층 사용한 구성

언어 모델은 위와 같이 다음에 출현할 단어의 확률 분포를 출력

다음 단어를 새로 생성하려면?

첫번째로는 확률이 가장 높은 단어 선택

확률분포에서 샘플링한 결과 'say'가 선택된 경우

하지만 이 선택은 확률적이기 때문에 필연적이지는 않는다

즉, 낮은 확률로 다른 단어가 선택될수도 있다는 점

import sys
sys.path.append('..')
from rnnlm_gen import RnnlmGen
from dataset import ptb


corpus, word_to_id, id_to_word = ptb.load_data('train')
vocab_size = len(word_to_id)
corpus_size = len(corpus)

model = RnnlmGen()
model.load_params('../ch06/Rnnlm.pkl')

# start 문자와 skip 문자 설정
start_word = 'you'
start_id = word_to_id[start_word]
skip_words = ['N', '<unk>', '$']
skip_ids = [word_to_id[w] for w in skip_words]
# 문장 생성
word_ids = model.generate(start_id, skip_ids)
txt = ' '.join([id_to_word[i] for i in word_ids])
txt = txt.replace(' <eos>', '.\n')
print(txt)

문장을 생성하는 코드

7.2 seq2seq

seq2seq는 2개의 RNN을 이용해서 시계열 데이터를 다른 시계열 데이터로 변환하는 모델

원리

- 하나의 RNN이 입력 데이터를 Encoding하고 다른 RNN이 데이터를 Decoding하기 때문에 Encoder - Decoder 모델이라고도 불린다.

Encoder는 RNN을 이용해 시계열 데이터를 h라는 은닉 상태 vector로 변환

Decoder의 계층

7.3 seq2seq 구현 

Encoder 구현

import sys
sys.path.append('..')
from common.time_layers import *
from common.base_model import BaseModel


class Encoder:
    def __init__(self, vocab_size, wordvec_size, hidden_size):
        V, D, H = vocab_size, wordvec_size, hidden_size
        rn = np.random.randn

        embed_W = (rn(V, D) / 100).astype('f')
        lstm_Wx = (rn(D, 4 * H) / np.sqrt(D)).astype('f')
        lstm_Wh = (rn(H, 4 * H) / np.sqrt(H)).astype('f')
        lstm_b = np.zeros(4 * H).astype('f')

        self.embed = TimeEmbedding(embed_W)
        self.lstm = TimeLSTM(lstm_Wx, lstm_Wh, lstm_b, stateful=False)

        self.params = self.embed.params + self.lstm.params
        self.grads = self.embed.grads + self.lstm.grads
        self.hs = None

    def forward(self, xs):
        xs = self.embed.forward(xs)
        hs = self.lstm.forward(xs)
        self.hs = hs
        return hs[:, -1, :]

    def backward(self, dh):
        dhs = np.zeros_like(self.hs)
        dhs[:, -1, :] = dh

        dout = self.lstm.backward(dhs)
        dout = self.embed.backward(dout)
        return dout

Decoder 구현

class Decoder:
    def __init__(self, vocab_size, wordvec_size, hidden_size):
        V, D, H = vocab_size, wordvec_size, hidden_size
        rn = np.random.randn

        embed_W = (rn(V, D) / 100).astype('f')
        lstm_Wx = (rn(D, 4 * H) / np.sqrt(D)).astype('f')
        lstm_Wh = (rn(H, 4 * H) / np.sqrt(H)).astype('f')
        lstm_b = np.zeros(4 * H).astype('f')
        affine_W = (rn(H, V) / np.sqrt(H)).astype('f')
        affine_b = np.zeros(V).astype('f')

        self.embed = TimeEmbedding(embed_W)
        self.lstm = TimeLSTM(lstm_Wx, lstm_Wh, lstm_b, stateful=True)
        self.affine = TimeAffine(affine_W, affine_b)

        self.params, self.grads = [], []
        for layer in (self.embed, self.lstm, self.affine):
            self.params += layer.params
            self.grads += layer.grads

    def forward(self, xs, h):
        self.lstm.set_state(h)

        out = self.embed.forward(xs)
        out = self.lstm.forward(out)
        score = self.affine.forward(out)
        return score

    def backward(self, dscore):
        dout = self.affine.backward(dscore)
        dout = self.lstm.backward(dout)
        dout = self.embed.backward(dout)
        dh = self.lstm.dh
        return dh

7.4 seq2seq 개선

첫번째 개선안: 입력 데이터 반전

결과

두번째 개선안: Peeky

class PeekyDecoder:
    def __init__(self, vocab_size, wordvec_size, hidden_size):
        V, D, H = vocab_size, wordvec_size, hidden_size
        rn = np.random.randn

        embed_W = (rn(V, D) / 100).astype('f')
        lstm_Wx = (rn(H + D, 4 * H) / np.sqrt(H + D)).astype('f')
        lstm_Wh = (rn(H, 4 * H) / np.sqrt(H)).astype('f')
        lstm_b = np.zeros(4 * H).astype('f')
        affine_W = (rn(H + H, V) / np.sqrt(H + H)).astype('f')
        affine_b = np.zeros(V).astype('f')

        self.embed = TimeEmbedding(embed_W)
        self.lstm = TimeLSTM(lstm_Wx, lstm_Wh, lstm_b, stateful=True)
        self.affine = TimeAffine(affine_W, affine_b)

        self.params, self.grads = [], []
        for layer in (self.embed, self.lstm, self.affine):
            self.params += layer.params
            self.grads += layer.grads
        self.cache = None

    def forward(self, xs, h):
        N, T = xs.shape
        N, H = h.shape

        self.lstm.set_state(h)

        out = self.embed.forward(xs)
        hs = np.repeat(h, T, axis=0).reshape(N, T, H)
        out = np.concatenate((hs, out), axis=2)

        out = self.lstm.forward(out)
        out = np.concatenate((hs, out), axis=2)

        score = self.affine.forward(out)
        self.cache = H
        return score

    def backward(self, dscore):
        H = self.cache

        dout = self.affine.backward(dscore)
        dout, dhs0 = dout[:, :, H:], dout[:, :, :H]
        dout = self.lstm.backward(dout)
        dembed, dhs1 = dout[:, :, H:], dout[:, :, :H]
        self.embed.backward(dembed)

        dhs = dhs0 + dhs1
        dh = self.lstm.dh + np.sum(dhs, axis=1)
        return dh

    def generate(self, h, start_id, sample_size):
        sampled = []
        char_id = start_id
        self.lstm.set_state(h)

        H = h.shape[1]
        peeky_h = h.reshape(1, 1, H)
        for _ in range(sample_size):
            x = np.array([char_id]).reshape((1, 1))
            out = self.embed.forward(x)

            out = np.concatenate((peeky_h, out), axis=2)
            out = self.lstm.forward(out)
            out = np.concatenate((peeky_h, out), axis=2)
            score = self.affine.forward(out)

            char_id = np.argmax(score.flatten())
            sampled.append(char_id)

        return sampled

class PeekySeq2seq(Seq2seq):
    def __init__(self, vocab_size, wordvec_size, hidden_size):
        V, D, H = vocab_size, wordvec_size, hidden_size
        self.encoder = Encoder(V, D, H)
        self.decoder = PeekyDecoder(V, D, H)
        self.softmax = TimeSoftmaxWithLoss()

        self.params = self.encoder.params + self.decoder.params
        self.grads = self.encoder.grads + self.decoder.grads

결과