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多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目

该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。

多层感知器自然语言模型PyTorch神经网络自动微分Github开源项目
GitHub论文

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这是一个非常令人兴奋的模块，因为我们将许多内容整合在一起，并训练了一个多层感知器（MLP）作为n-gram语言模型，遵循Bengio等人2003年的论文《神经概率语言模型》。

我们有多个并行实现，它们都能得到完全相同的结果，但实现方式截然不同：

  • C版本，完整地列出了所有单独的操作。
  • numpy版本，增加了数组抽象。操作现在被分组为作用于数组的函数，但前向和后向传播仍需手动完成。
  • PyTorch版本，增加了自动微分引擎。PyTorch的Tensor对象看起来就像numpy中的数组，但在底层，PyTorch会像我们在micrograd中看到的那样跟踪计算图。用户指定前向传播，然后当他们对损失调用backward()时，PyTorch会计算梯度。

PyTorch提供的主要服务变得清晰可见：

  • 它提供了一个高效的Array对象，就像numpy那样，只不过PyTorch称之为Tensor，而且一些API（莫名其妙地）有些不同。本模块未涉及的是，PyTorch Tensor可以移动到不同的设备（如GPU），大大加快所有计算。
  • 它提供了一个自动微分引擎，记录Tensor的计算图，并为你计算梯度。
  • 它提供了nn库，将Tensor操作组打包成预构建的层和损失函数，这些在深度学习中很常见。

通过我们的努力，我们将获得比在ngram模块中看到的更低的验证损失，而且参数明显更少。然而，我们在训练时也付出了更高的计算成本（我们基本上是将数据集压缩到模型参数中），在推理时也在某种程度上如此。

待办事项：

  • 调整超参数，使其不那么糟糕，我只是随意设置的。（目前看到验证损失为2.06，回想基于计数的4-gram为2.11）
  • 合并C版本，使三个主要版本（C、numpy、PyTorch）保持一致
  • 为本模块制作精美的图表

许可证

MIT

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