情绪分析 by LSTM网络

概要

本文介绍如何用Theano实现LSTM结构的循环神经网络。文中将以IMDB数据为例，用LSTM进行情绪分析。

数据

（IMDB dataset）

模型

在传统的RNN中，梯度反馈过程中的梯度反馈信号，会在大量的递归传递中逐渐消失。这意味着，传递矩阵的两级对学习过程有着巨大的影响：如果传递矩阵很小（比如最大特征值小于1），会导致消失；如果传递矩阵很大（比如最大特征值大于1），会导致学习的偏移。

LSTM引入了一种记忆单元的新结构：

定义变量如下：
- $x_t$表示$t$时间存储单元（memory cell）层
- $W_i$，$W_f$，$W_c$，$W_o$，$U_i$，$U_f$，$U_c$，$U_o$和$V_o$是权重矩阵
- $b_i$，$b_f$，$b_c$，$b_o$是偏置向量

具体的计算过程如下：
- 计算$t$时间输入门的值$i_t$, 和会议单元的状态值$\widetilde{C}_t$:

• 计算$t$时间遗忘门的激活值$f_t$:
  

• t <script type="math/tex" id="MathJax-Element-2517">t</script>时间计算记忆单元的新状态：
  

结构图

代码

• ：定义和训练模型
• 加载和预处理IMDB数据库

参考文献

LSTM模型介绍:

• Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.

带有遗忘门的 LSTM：

• Gers, F. A., Schmidhuber, J., & Cummins, F. (2000). Learning to forget: Continual prediction with LSTM. Neural computation, 12(10), 2451-2471.
  More recent LSTM paper:

• Graves, Alex. Supervised sequence labelling with recurrent neural networks. Vol. 385. Springer, 2012.
  关于Theano:

• Bastien, Frédéric, Lamblin, Pascal, Pascanu, Razvan, Bergstra, James, Goodfellow, Ian, Bergeron, Arnaud, Bouchard, Nicolas, and Bengio, Yoshua. Theano: new features and speed improvements. NIPS Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning, 2012.

• Bergstra, James, Breuleux, Olivier, Bastien, Frédéric, Lamblin, Pascal, Pascanu, Razvan, Desjardins, Guillaume, Turian, Joseph, Warde-Farley, David, and Bengio, Yoshua. Theano: a CPU and GPU math expression compiler. In Proceedings of the Python for Scientific Computing Conference (SciPy), June 2010.
  Thank you!

英文原文：