Learning to forget continual prediction with lstm
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第29回CV勉強会@関東 有名論文読み会発表資料
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Learning to forget continual prediction with lstm
- 2. ニューラルネットワークの最近の展開 • 最近の流れ • 層を深くして高精度な認識を実現 →人と同程度の画像認識精度を達成 • 課題 • 対象の状況や前後状態まで推測できない • 近年の流れ • 動画や音声、文章などの時系列データを対象としたより深い理解へ →リカレントニューラルネットワークの研究 • 最近の時系列データに関する研究事例 • 強化学習（Deep Q-Networkによるゲーム自動学習、ノウハウ習得） • 複合学習（画像と文章を学習させて画像のキャプション生成） • アルゴリズム学習（チューリングマシン学習、Neural Turing Machine） http://wallpaperswide.com/
- 3. リカレントニューラルネットワーク • 概要 • ネットワーク内にループを持たせ、過去データを次回の 入力に利用 • 過去データと現在データを両方用いた状態変化に関す る学習を行える • 次の状態の予測など、状態遷移の認識が可能 時 系 列 デ ー タ 入 力 出力層と共に新たに追加した記憶用の 層にも出力 時刻tの隠れ層の内容が時刻t+1の入 力として扱われる Elman network
- 4. 本発表の概要 • 発表論文 • Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM • どんな論文？ • リカレントニューラルネットワークで最も成功している手法 • 発表は古いが今でも主流の手法として利用されている • 何に使える？ • 時系列データの認識 • 動画解析、ロボット制御、文章解析、音声認識など • 特徴は？ • LSTMでは、リカレントニューラルネットワークが時系列データ を学習する際に最も大きな問題であった、近い過去のみし か記憶できなかった問題を解決 • 上記LSTMは過去のデータを全て覚えてしまい実用性低、本 論文ではLSTMに忘却機能を追加する方法を発表、実用可 能な構成となった 本発表ではLSTMおよび忘却機能付きLSTMについて紹介
- 5. Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM Felix A. Gers Jürgen Schmidhuber Fred Cummins 発表：peisuke
- 6. 背景（1/2） • リカレントニューラルネット（RNN)について • ループ付きNNにより、過去データを次回の入力に利用 • 過去データを用いた状態変化に関する学習 • 次の状態の予測など、状態遷移の認識が可能 • 問題設定 • 入力データ・予測対象に可変長の系列を許す （通常のNNは、入力層の数が固定であり、 可変長データの扱いは難しい。全ての時間のデータを 一度に入力すると次元数が膨大となり扱い困難。） • 事例 • 音声認識：音声データから単語列を出力 • 機械翻訳：元言語の文章から翻訳先言語の文章生成 Elman network
- 7. 背景（2/2） • 従来のRNNの課題 • 学習の困難性、誤差の消失・発散 • 誤差消失のため10ステップ時間までが限界 • Back Propagation Through Time 展開 t0 t1 t2 展開後RNN （展開により多層NNと同様に扱える） BP 教師データ 多層NN同様に誤差が 消失・発散 RNN t0,t1,t2 学習データの流れ
- 8. Long short-term memory (S. Hochreiter, 1997) • 効果 • 学習によって誤差が発散・消失しない • 従来１０ステップに対し、1000ステップ 以上の過去を記憶 • 計算コストも時間当たりO(1) • 課題 • データを忘れないため、状況が変化に 対応不可能 • オリジナルLSTMでは状況に合わせ手 動で記憶をリセットしているが、実用上 は手動リセットは難しい • 概要 • データをループさせる際に、重みを１とし維持し続ける • 誤ったデータを記憶し続けないように、入力・出力部にゲートを設 置し、正しいデータのみ通過させる
- 9. Long short-term memory with Forget Gate • 概要 • 記憶セルを、忘却ゲートの値に 応じてリセットできるようにする • 効果 • 状況変化を自動で判別し記憶を リセットできるようになるため、区 切りがないデータでも扱える • 実用上において非常に有効
- 10. LSTMの構成について • 通常のNN Σ sigmoid y1 y2 y3 𝑦𝑐 𝑡 = 𝑔( 𝑤𝑐 𝑦 𝑡−1)
- 11. LSTMの構成について • 過去情報を減衰させずに再利用 Σy1 y2 y3 1.0 係数を1.0にすることで過去 のデータを記憶し続ける。 Constant Error Carousel (CEC) 全てのデータを記憶し続けるため、 外れ値やノイズも溜め込んでしまう 𝑦𝑐 𝑡 𝑠 𝑡 = 𝑦𝑐 𝑡 + 𝑠 𝑡−1 𝑠 𝑡 𝑦 𝑡 𝑦 𝑡 = ℎ(𝑠 𝑡 )
- 12. LSTMの構成について • データの選択的取り込み sigmoid Σ y1 y2 y3 yin ゲートが開いているときに 入力データを記憶 𝑠 𝑡 = 𝑦𝑖𝑛 𝑦𝑐 𝑡 + 𝑠 𝑡−1
- 13. LSTMの構成について • データの選択的に出力 sigmoid sigmoid Σ y1 y2 y3 𝑦 𝑡 = ℎ 𝑦 𝑜𝑢𝑡 𝑠 𝑡 𝑠 𝑡 𝑦𝑖𝑛
- 14. LSTMの構成について • 忘却ゲートの追加 sigmoid Σ y1 y2 y3 yf 𝑠 𝑡 = 𝑦𝑖𝑛 𝑦𝑐 𝑡 + 𝑦𝑓 𝑠 𝑡−1
- 15. Long short- term memory with Forget gate • 計算式まとめ 𝑦𝑖𝑛 𝑡 = 𝑓 𝑤𝑖𝑛 𝑦 𝑡−1 𝑦𝑐 𝑡 = 𝑔 𝑤𝑐 𝑦 𝑡−1 𝑦𝑓 𝑡 = 𝑓 𝑤𝑓 𝑦 𝑡−1 , 𝑠 𝑡 = 𝑦𝑖𝑛 𝑡 𝑦𝑐 𝑡 + 𝑦𝑓 𝑠 𝑡−1 𝑦 𝑜𝑢𝑡 𝑡 = 𝑓 𝑤 𝑜𝑢𝑡 𝑦 𝑡−1 , 𝑦 𝑡 = ℎ 𝑦 𝑜𝑢𝑡 𝑡 𝑠 𝑡 (𝑤𝑐, 𝑤𝑖𝑛 , 𝑤 𝑜𝑢𝑡, 𝑤𝑓)をBP、RTRLで学習
- 16. 入出力ゲートがどのように影響するか • 入力ゲート • 記憶したくないデータを入力ゲートで除去 • 不要なデータかどうかは𝑤𝑖𝑛の学習によって判別可能 • データと𝑤𝑖𝑛の内積で入力可否を判別するため • 出力ゲート • 出力したくないデータを出力ゲートで除去 • 入力ゲート同様、不要なデータかどうかを𝑤 𝑜𝑢𝑡の学習 により判別 • LSTMの論文によると無くても動作可能とのことだが、 有ったほうが高性能
- 17. 実験 • Reber Grammar Problem (RG問題) • 最もシンプルなベンチマーク方法の一つ • 文字列を入力した際に、次の文字を予測 • 例：BTSSXと入力すると、出力は(X, S) • 従来のRNNでも学習可能 • 最新の入力がPの場合、次候補は(V, T)か(S, X)の2種 • Pの前がBであった場合は(V, T)、Pの前がVであった場合は (X, S)と確定できる • 数個分の履歴を記憶すれば予測実行可能
- 18. 実験 • Embedded Reber Grammar Problem (ERG問題) • 遠い過去のデータを記憶する必要のある少し難しいベ ンチマーク方法 • 図のようにRGPを二つ組み込んだルールを用いて予測 • 例：BTBTSSXと入力すると、出力は(X, S) • 従来のRNNでは学習不可 • E（赤丸）という入力があった 場合、次候補はTかPの2種 • Eの次がTである場合、系列 ①に進んだこととなる • 系列を判別するには、２つ めの入力データT, P（青丸） を記憶する必要がある • 長時間の記憶が必要 ① ②
- 19. 実験 • Continual Embedded Reber Grammar Problem (CERG問題) • ERGを区切り文字なしで連続で並べた問題 • 過去数ステップ分の記憶は必要であるが、前回ループ 分までの記憶は不要 • 一回のループ長は不定、必 要な記憶長は定義できない • 昔の記憶を保持するだけで はなく、必要なタイミングで 記憶を破棄
- 20. ERG問題におけるLSTMと従来手法の比較 • ERG問題に対する必要記憶ステップ数の解析 • 平均の文長:11.54文字 • ８００００回試行した際の最長の文字数：50文字 →５０ステップ以上の記憶保持
- 21. ERG問題におけるLSTMと従来手法の比較 • 比較対処（LSTM論文の結果の再掲） • RTRL (Smith and Zipser, 1989) • Eleman net (Cleeremans et al., 1989) • Reccurent Cascade Correlation (Fahlman, 1991) • 比較結果 • LSTMのみ正しく学習 • 学習回数もLSTMが最も少ない →LSTMでは唯一50文字の文字列の記憶が可能
- 23. CERG問題における忘却付きLSTMの評価 • 実験結果 • 学習は30000回 • テストは10000回連続成功した場合に成功とし10回行う • 従来型LSTMではほぼ失敗（２，３行目） • 忘却付きLSTMでは成功率向上 Solutions:全てのテストに成功 Good Results: 平均文長が1000以上
- 25. 論文のまとめ • 背景 • 時系列データの認識（文章・動画・音声などの学習） • 従来のリカレントニューラルネットワークは、(a)高々10ステッ プ分しか記憶できない、(b)学習の困難性あり • 目的 • 効率よく学習可能で、古い記憶を保持できること • 手法 • ループ時にデータを維持すると共に、入出力ゲートを用いる ことで、有効なデータのみ記憶 • 忘却ゲートを利用することで必要に応じ状態をリセット • 結果 • CERG問題について6割の成功率達成 • 安定かつ高効率な学習
- 26. LSTMの応用事例について • Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description • 抽出した動画上の特徴量を用いLSTMで説明文を出力
- 27. LSTMの応用事例について • Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs • AutoEncoderのLSTM版、入力データをAutoEndoerで 自己符号化することで教師無し学習
- 28. 発表まとめ • 近年のディープラーニングにおいて、主な研究対 象となっていた静止画のみでは、その状況までは 認識困難 • ニューラルネットワークの研究の流れは、近年で は時系列データを学習可能なリカレントニューラル ネットワークに向かっている • 本発表では、リカレントニューラルネットワークの構 成手法の一つである、過去のデータを保持可能な LSTMを紹介した