实验4：自然语言处理前馈网络_前馈神经网络 实验报告

一，实验介绍

1. 实验内容

在这一实验中，我们将探索传统上称为前馈网络的神经网络模型，以及两种前馈神经网络:多层感知器和卷积神经网络。多层感知器在结构上扩展了我们在实验3中研究的简单感知器，将多个感知器分组在一个单层，并将多个层叠加在一起。我们稍后将介绍多层感知器，并在“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中展示它们在多层分类中的应用。

本实验研究的第二种前馈神经网络，卷积神经网络，在处理数字信号时深受窗口滤波器的启发。通过这种窗口特性，卷积神经网络能够在输入中学习局部化模式，这不仅使其成为计算机视觉的主轴，而且是检测单词和句子等序列数据中的子结构的理想候选。我们在“卷积神经网络”中概述了卷积神经网络，并在“示例:使用CNN对姓氏进行分类”中演示了它们的使用。

在本实验中，多层感知器和卷积神经网络被分组在一起，因为它们都是前馈神经网络，并且与另一类神经网络——递归神经网络(RNNs)形成对比，递归神经网络(RNNs)允许反馈(或循环)，这样每次计算都可以从之前的计算中获得信息。在我们介绍这些不同的模型时，需要理解事物如何工作的一个有用方法是在计算数据张量时注意它们的大小和形状。每种类型的神经网络层对它所计算的数据张量的大小和形状都有特定的影响，理解这种影响可以极大地有助于对这些模型的深入理解。

2. 实验要点

通过“示例:带有多层感知器的姓氏分类”，掌握多层感知器在多层分类中的应用

掌握每种类型的神经网络层对它所计算的数据张量的大小和形状的影响

3. 实验环境

Python 3.6.7

二，The Multilayer Perceptron（多层感知器MLP）

1，定义

多层感知器(MLP)被认为是最基本的神经网络构建模块之一,是一种经典的人工神经网络结构，主要用于实现复杂的模式识别和函数逼近问题。最简单的MLP是对第3章感知器的扩展。感知器将数据向量作为输入，计算出一个输出值。在MLP中，许多感知器被分组，以便单个层的输出是一个新的向量，而不是单个输出值。在PyTorch中，正如您稍后将看到的，这只需设置线性层中的输出特性的数量即可完成。MLP的另一个方面是，它将多个层与每个层之间的非线性结合在一起。

2，组成

最简单的MLP，如图4-2所示，由三个表示阶段和两个线性层组成。第一阶段是输入向量。这是给定给模型的向量。在“示例:对餐馆评论的情绪进行分类”中，输入向量是Yelp评论的一个收缩的one-hot表示。给定输入向量，第一个线性层计算一个隐藏向量——表示的第二阶段。隐藏向量之所以这样被调用，是因为它是位于输入和输出之间的层的输出。我们所说的“层的输出”是什么意思?理解这个的一种方法是隐藏向量中的值是组成该层的不同感知器的输出。使用这个隐藏的向量，第二个线性层计算一个输出向量。在像Yelp评论分类这样的二进制任务中，输出向量仍然可以是1。在多类设置中，将在本实验后面的“示例:带有多层感知器的姓氏分类”一节中看到，输出向量是类数量的大小。虽然在这个例子中，我们只展示了一个隐藏的向量，但是有可能有多个中间阶段，每个阶段产生自己的隐藏向量。最终的隐藏向量总是通过线性层和非线性的组合映射到输出向量。

3，MLP相关介绍，分析

多层感知器由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。其结构决定了它能够处理非线性且复杂的关系，在深度学习领域有着广泛的应用。下面将具体介绍多层感知器的相关内容：

1. 基本构成与原理

神经元与连接: 多层感知机最底层是输入层，中间是一个或多个隐藏层，最顶层是输出层。层与层之间是全连接的，即上一层的每个神经元都与下一层的所有神经元相连。

激活函数: 为了引入非线性因素，使得网络可以逼近任何非线性函数，隐藏层神经元通常会使用诸如sigmoid、tanh等激活函数。

输出层: 输出层通常使用softmax回归，这适用于多分类问题。如果是二分类问题，则可能使用sigmoid激活函数。

2. 关键超参数

隐藏层的数量: 隐藏层数量的增加能提高模型的表示能力，但同时也会增加计算复杂度和训练时间。

隐藏层的节点数: 节点数即神经元数量，它决定了隐藏层的大小。节点数的选择往往依赖于问题的复杂度和训练数据的规模。

学习速率: 学习速率影响梯度下降算法的收敛速度和稳定性[^1^]。

3. 代价函数与优化方法

代价函数: 用于衡量网络输出与真实值之间的差距，常见的代价函数有均方误差(MSE)等。

优化方法: 最常用的优化方法是随机梯度下降(SGD)，通过迭代更新权重以最小化代价函数。

4. 特点与应用

非线性建模能力: MLP的强大之处在于能够模拟任何连续函数，这使得它在解决非线性问题上具有显著优势。

 应用领域: MLP广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，在机器学习和人工智能中占有重要地位。

5.内容总结 

多层感知器（MLP）作为一种基础且强大的深度学习模型，通过其多层神经元结构和非线性激活函数，能够处理各种复杂问题。在实际应用中，合理选择隐藏层数量、神经元个数以及其他超参数是至关重要的。同时，随着深度学习技术的不断发展，MLP不断被优化和改进，以满足更广泛的应用需求。

三，实验步骤

将MLP应用于将姓氏分类到其原籍国的任务。从公开观察到的数据推断人口统计信息(如国籍)具有从产品推荐到确保不同人口统计用户获得公平结果的应用。人口统计和其他自我识别信息统称为“受保护属性”。“在建模和产品中使用这些属性时，必须小心。”我们首先对每个姓氏的字符进行拆分，并像对待“示例:将餐馆评论的情绪分类”中的单词一样对待它们。除了数据上的差异，字符层模型在结构和实现上与基于单词的模型基本相似.

应该从这个例子中吸取的一个重要教训是，MLP的实现和训练是从我们在第3章中看到的感知器的实现和培训直接发展而来的。事实上，我们在实验3中提到了这个例子，以便更全面地了解这些组件。此外，我们不包括“例子:餐馆评论的情绪分类”中看到的代码。

本节的其余部分将从姓氏数据集及其预处理步骤的描述开始。然后，我们使用词汇表、向量化器和DataLoader类逐步完成从姓氏字符串到向量化小批处理的管道。如果你通读了实验3，应该知道，这里只是做了一些小小的修改。

我们将通过描述姓氏分类器模型及其设计背后的思想过程来继续本节。MLP类似于我们在实验3中看到的感知器例子，但是除了模型的改变，我们在这个例子中引入了多类输出及其对应的损失函数。在描述了模型之后，我们完成了训练例程。

四，实验介绍与代码

4.1

MLP除了实验3中简单的感知器之外，还有一个额外的计算层。在我们在例4-1中给出的实现中，我们用PyTorch的两个线性模块实例化了这个想法。线性对象被命名为fc1和fc2，它们遵循一个通用约定，即将线性模块称为“完全连接层”，简称为“fc层”。除了这两个线性层外，还有一个修正的线性单元(ReLU)非线性，它在被输入到第二个线性层之前应用于第一个线性层的输出。由于层的顺序性，必须确保层中的输出数量等于下一层的输入数量。使用两个线性层之间的非线性是必要的，因为没有它，两个线性层在数学上等价于一个线性层4，因此不能建模复杂的模式。MLP的实现只实现反向传播的前向传递。这是因为PyTorch根据模型的定义和向前传递的实现，自动计算出如何进行向后传递和梯度更新。

4.2

实例化了MLP。由于MLP实现的通用性，可以为任何大小的输入建模。使用大小为3的输入维度、大小为4的输出维度和大小为100的隐藏维度。请注意，在print语句的输出中，每个层中的单元数很好地排列在一起，以便为维度3的输入生成维度4的输出。

4.3

可以通过传递一些随机输入来快速测试模型的“连接”，如示例4-3所示。因为模型还没有经过训练，所以输出是随机的。在花费时间训练模型之前，这样做是一个有用的完整性检查。请注意PyTorch的交互性是如何让我们在开发过程中实时完成所有这些工作的，这与使用NumPy或panda没有太大区别。

4.4

如果想将预测向量转换为概率，则需要额外的步骤。具体来说，需要softmax函数，它用于将一个值向量转换为概率。softmax有许多根。在物理学中，它被称为玻尔兹曼或吉布斯分布;在统计学中，它是多项式逻辑回归;在自然语言处理(NLP)社区，它是最大熵(MaxEnt)分类器。不管叫什么名字，这个函数背后的直觉是，大的正值会导致更高的概率，小的负值会导致更小的概率。在示例4-3中，apply_softmax参数应用了这个额外的步骤。在例4-4中，可以看到相同的输出，但是这次将apply_softmax标志设置为True。

4.5

SurnameDataset的实现与“Example: classification of Sentiment of Restaurant Reviews”中的ReviewDataset几乎相同，只是在getitem方法的实现方式上略有不同。本课程中呈现的数据集类继承自PyTorch的数据集类，因此，我们需要实现两个函数:__getitem方法，它在给定索引时返回一个数据点;以及len方法，该方法返回数据集的长度。“示例:餐厅评论的情绪分类”中的示例与本示例的区别在getitem__中，如示例4-5所示。它不像“示例:将餐馆评论的情绪分类”那样返回一个向量化的评论，而是返回一个向量化的姓氏和与其国籍相对应的索引

4.6

虽然我们在这个示例中使用了收缩的one-hot，但是在后面的实验中，将了解其他向量化方法，它们是one-hot编码的替代方法，有时甚至更好。具体来说，在“示例:使用CNN对姓氏进行分类”中，将看到一个热门矩阵，其中每个字符都是矩阵中的一个位置，并具有自己的热门向量。然后，在实验5中，将学习嵌入层，返回整数向量的向量化，以及如何使用它们创建密集向量矩阵。看一下示例4-6中SurnameVectorizer的代码。

4.7

SurnameClassifier是本实验前面介绍的MLP的实现(示例4-7)。第一个线性层将输入向量映射到中间向量，并对该向量应用非线性。第二线性层将中间向量映射到预测向量。在最后一步中，可选地应用softmax操作，以确保输出和为1;这就是所谓的“概率”。它是可选的原因与我们使用的损失函数的数学公式有关——交叉熵损失。我们研究了“损失函数”中的交叉熵损失。回想一下，交叉熵损失对于多类分类是最理想的，但是在训练过程中软最大值的计算不仅浪费而且在很多情况下并不稳定。

4.8

虽然我们使用了不同的模型、数据集和损失函数，但是训练例程是相同的。因此，在例4-8中，我们只展示了args以及本例中的训练例程与“示例:餐厅评论情绪分类”中的示例之间的主要区别。

4.9

在例4-9中，我们展示了数据集、模型、损失函数和优化器的实例化。这些实例应该看起来与“示例:将餐馆评论的情绪分类”中的实例几乎相同。事实上，在本课程后面的实验中，这种模式将对每个示例进行重复。

4.10

与“Example: Classifying Sentiment of Restaurant Reviews”中的训练循环相比，本例的训练循环除了变量名以外几乎是相同的。具体来说，示例4-10显示了使用不同的key从batch_dict中获取数据。除了外观上的差异，训练循环的功能保持不变。利用训练数据，计算模型输出、损失和梯度。然后，使用梯度来更新模型。

4.11

示例4-11显示了分类新姓氏的代码。给定一个姓氏作为字符串，该函数将首先应用向量化过程，然后获得模型预测。注意，我们包含了apply_softmax标志，所以结果包含概率。模型预测，在多项式的情况下，是类概率的列表。我们使用PyTorch张量最大函数来得到由最高预测概率表示的最优类。

4.12

不仅要看最好的预测，还要看更多的预测。例如，NLP中的标准实践是采用k-best预测并使用另一个模型对它们重新排序。PyTorch提供了一个torch.topk函数，它提供了一种方便的方法来获得这些预测，如示例4-12所示。

4.13

简单地说，在训练过程中，dropout有一定概率使属于两个相邻层的单元之间的连接减弱。这有什么用呢?我们从斯蒂芬•梅里蒂(Stephen Merity)的一段直观(且幽默)的解释开始：“Dropout，简单地说，是指如果你能在喝醉的时候反复学习如何做一件事，那么你应该能够在清醒的时候做得更好。这一见解产生了许多最先进的结果和一个新兴的领域。”

神经网络——尤其是具有大量分层的深层网络——可以在单元之间创建有趣的相互适应。“Coadaptation”是神经科学中的一个术语，但在这里它只是指一种情况，即两个单元之间的联系变得过于紧密，而牺牲了其他单元之间的联系。这通常会导致模型与数据过拟合。通过概率地丢弃单元之间的连接，我们可以确保没有一个单元总是依赖于另一个单元，从而产生健壮的模型。dropout不会向模型中添加额外的参数，但是需要一个超参数——“drop probability”。drop probability，它是单位之间的连接drop的概率。通常将下降概率设置为0.5。例4-13给出了一个带dropout的MLP的重新实现。

4.14

本课程中的实现遍历设计决策，以构建一个特征向量。我们首先构造一个人工数据张量，以反映实际数据的形状。数据张量的大小是三维的——这是向量化文本数据的最小批大小。如果你对一个字符序列中的每个字符使用onehot向量，那么onehot向量序列就是一个矩阵，而onehot矩阵的小批量就是一个三维张量。使用卷积的术语，每个onehot(通常是词汇表的大小)的大小是”input channels”的数量，字符序列的长度是“width”。

在例4-14中，构造特征向量的第一步是将PyTorch的Conv1d类的一个实例应用到三维数据张量。通过检查输出的大小，你可以知道张量减少了多少。

4.15

进一步减小输出张量的主要方法有三种。第一种方法是创建额外的卷积并按顺序应用它们。最终，对应的sequence_width (dim=2)维度的大小将为1。我们在例4-15中展示了应用两个额外卷积的结果。一般来说，对输出张量的约简应用卷积的过程是迭代的，需要一些猜测工作。我们的示例是这样构造的:经过三次卷积之后，最终的输出在最终维度上的大小为1。

4.16

在每次卷积中，通道维数的大小都会增加，因为通道维数是每个数据点的特征向量。张量实际上是一个特征向量的最后一步是去掉讨厌的尺寸=1维。您可以使用squeeze()方法来实现这一点。该方法将删除size=1的所有维度并返回结果。然后，得到的特征向量可以与其他神经网络组件(如线性层)一起使用来计算预测向量。

另外还有两种方法可以将张量简化为每个数据点的一个特征向量:将剩余的值压平为特征向量，并在额外维度上求平均值。这两种方法如示例4-16所示。使用第一种方法，只需使用PyTorch的view()方法将所有向量平展成单个向量。第二种方法使用一些数学运算来总结向量中的信息。最常见的操作是算术平均值，但沿feature map维数求和和使用最大值也是常见的。每种方法都有其优点和缺点。扁平化保留了所有的信息，但会导致比预期(或计算上可行)更大的特征向量。平均变得与额外维度的大小无关，但可能会丢失信息。

4.17

虽然姓氏数据集之前在“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中进行了描述，但建议参考“姓氏数据集”来了解它的描述。尽管我们使用了来自“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中的相同数据集，但在实现上有一个不同之处:数据集由onehot向量矩阵组成，而不是一个收缩的onehot向量。为此，我们实现了一个数据集类，它跟踪最长的姓氏，并将其作为矩阵中包含的行数提供给矢量化器。列的数量是onehot向量的大小(词汇表的大小)。示例4-17显示了对SurnameDataset.__getitem__的更改;我们显示对SurnameVectorizer的更改。在下一小节向量化。

我们使用数据集中最长的姓氏来控制onehot矩阵的大小有两个原因。首先，将每一小批姓氏矩阵组合成一个三维张量，要求它们的大小相同。其次，使用数据集中最长的姓氏意味着可以以相同的方式处理每个小批处理。

4.18

在本例中，尽管词汇表和DataLoader的实现方式与“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中的示例相同，但Vectorizer的vectorize()方法已经更改，以适应CNN模型的需要。具体来说，正如我们在示例4-18中的代码中所示，该函数将字符串中的每个字符映射到一个整数，然后使用该整数构造一个由onehot向量组成的矩阵。重要的是，矩阵中的每一列都是不同的onehot向量。主要原因是，我们将使用的Conv1d层要求数据张量在第0维上具有批处理，在第1维上具有通道，在第2维上具有特性。

除了更改为使用onehot矩阵之外，我们还修改了矢量化器，以便计算姓氏的最大长度并将其保存为max_surname_length

4.19

我们在本例中使用的模型是使用我们在“卷积神经网络”中介绍的方法构建的。实际上，我们在该部分中创建的用于测试卷积层的“人工”数据与姓氏数据集中使用本例中的矢量化器的数据张量的大小完全匹配。正如在示例4-19中所看到的，它与我们在“卷积神经网络”中引入的Conv1d序列既有相似之处，也有需要解释的新添加内容。具体来说，该模型类似于“卷积神经网络”，它使用一系列一维卷积来增量地计算更多的特征，从而得到一个单特征向量。

然而，本例中的新内容是使用sequence和ELU PyTorch模块。序列模块是封装线性操作序列的方便包装器。在这种情况下，我们使用它来封装Conv1d序列的应用程序。ELU是类似于实验3中介绍的ReLU的非线性函数，但是它不是将值裁剪到0以下，而是对它们求幂。ELU已经被证明是卷积层之间使用的一种很有前途的非线性(Clevert et al.， 2015)。

在本例中，我们将每个卷积的通道数与num_channels超参数绑定。我们可以选择不同数量的通道分别进行卷积运算。这样做需要优化更多的超参数。我们发现256足够大，可以使模型达到合理的性能。

4.20

训练程序包括以下似曾相识的的操作序列:实例化数据集,实例化模型,实例化损失函数,实例化优化器,遍历数据集的训练分区和更新模型参数,遍历数据集的验证分区和测量性能,然后重复数据集迭代一定次数。此时，这是本书到目前为止的第三个训练例程实现，应该将这个操作序列内部化。对于这个例子，我们将不再详细描述具体的训练例程，因为它与“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中的例程完全相同。但是，输入参数是不同的，可以在示例4-20中看到。

4.21

在本例中，predict_nationality()函数的一部分发生了更改，如示例4-21所示:我们没有使用视图方法重塑新创建的数据张量以添加批处理维度，而是使用PyTorch的unsqueeze()函数在批处理应该在的位置添加大小为1的维度。相同的更改反映在predict_topk_nationality()函数中。

4.22

批处理标准化是设计网络时经常使用的一种工具。BatchNorm对CNN的输出进行转换，方法是将激活量缩放为零均值和单位方差。它用于Z-transform的平均值和方差值每批更新一次，这样任何单个批中的波动都不会太大地移动或影响它。BatchNorm允许模型对参数的初始化不那么敏感，并且简化了学习速率的调整(Ioffe and Szegedy, 2015)。在PyTorch中，批处理规范是在nn模块中定义的。例4-22展示了如何用卷积和线性层实例化和使用批处理规范。

五，实验总结

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，它涉及使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。前馈神经网络（feedforward neural networks, FNNs）作为实现NLP任务的基础模型之一，其通过模拟人脑神经元的工作原理，对输入数据进行多层感知和转换，以完成语言理解和生成等复杂任务。

通过对比不同模型结构、激活函数和优化算法的表现，发现深层网络配合ReLU激活函数和Adam优化器的组合在多数情况下能取得更好的性能。此外，引入Dropout层和权重衰减正则化有效缓解了过拟合问题，提升了模型的泛化能力。

实验结果表明，前馈神经网络在自然语言处理任务中表现出色，尤其是在情感分析和语言建模方面。通过细致的模型设计和参数调优，能够实现较高的准确率和较低的困惑度。然而，模型在处理复杂语义和细微情感表达上仍存在局限，这提示我们在未来的工作中需要进一步探索模型结构的改进和算法的创新。

未来的研究可以考虑引入更先进的模型架构，如循环神经网络（RNN）或Transformer，它们能更好地捕捉序列数据中的长距离依赖关系。此外，结合预训练的语言模型和迁移学习技术，有望进一步提升模型在各类NLP任务上的性能。最后，针对特定领域的NLP问题，如医疗健康或金融领域的文本分析，定制化的模型和数据集也是值得探索的方向。

这次实验学习让我收获了很多，我在很多方面得到了许多提升。