深度学习07 - Attention机制-seq2seq序列模型

1、seq2seq简介

Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型，这种情况一般是在机器翻译的任务中出现，将一句中文翻译成英文，那么这句英文的长度有可能会比中文短，也有可能会比中文长，所以输出的长度就不确定了。如下图所，输入的中文长度为4，输出的英文长度为2。

在网络结构中，输入一个中文序列，然后输出它对应的中文翻译，输出的部分的结果预测后面，根据上面的例子，也就是先输出“machine”，将"machine"作为下一次的输入，接着输出"learning",这样就能输出任意长的序列。
机器翻译、人机对话、聊天机器人等等，这些都是应用在当今社会都或多或少的运用到了我们这里所说的Seq2Seq。

参考文档：seq2seq模型概述

2、目标函数数学表达

我们要找到一个需要优化的目标函数，即损失函数
因为是翻译模型，所以我们会有很多对翻译语句组合，即翻译的句子和目标结果
要做到优化，则需要使用概率，将得到正确结果的概率最大就是我们想要的结果，即P(Y
|X)：在给定输入集X的情况下，我们得到我们想要的目标结果Y的可能性，其展开就是其中每一个小子集概率相乘，p(y1|x1)*P(y2|x2)…，让其最大
当子项很多的时候，每个概率很小的话，这个值非常小，所以我们需要对其取对数log，就变成了相加的形式：

因此需要对P(yn|xn)的和求最大值，因为要做成损失函数所以取负数

接下来的问题就是如何求这个条件概率，就是怎么计算给出输入得到正确输出的概率

3、预测概率表达

根据全概率公式：

我们可以计算出在已知Ai的情况下，B的概率

因此，上面的P(Y|X)可以进行递归展开：
例如，我们一直我翻译成I，求是翻译成am的概率：

翻译I,am,Chinese的概率：

下一步就是这三个P咋计算

那么问题就是当我们知道了x，求得y1，y2，y3的概率

所以：

我们知道在进入解码之前要编码，所以我是中国人这句话是先要编码成为一个序列的

RNN神经网络中，输入的概率怎么计算？
即P(y1)、P(y2)。。。怎么计算

3、预测概率求法

在得到了各个y的值之后，经过一个线性层，会是和词典表里面的一个对应，例如：

然后经过激活，把范围局限在0-1范围之内：

然后再经过一个softmax函数，进行归一化，就得到了各个预测的概率

4、Encoder网络结构

我们编码阶段是一个RNN结构，通过x和h不断向后传递得到hT:

hT相当于包含了整个句子的所有信息
然后将hT进行变换，压缩到一个固定的长度，需要指定一下。
变换就是需要乘一个矩阵，比如50维变40维，就是乘一个50*40的矩阵(经过一个线性层)
得到固定维度之后，经过一个激活函数，得到C

使用tanh的目的：解决0中心问题，值有正有负，使用sigmoid函数，得到的值都是正的，有正有负梯度下降的速度就会比较快。
官方解释：Tanh函数是0均值的更加有利于提高训练效率，由于Sigmoid输出是在0-1之间，总是正数，在训练过程中参数的梯度值为同一符号，这样更新的时候容易出现zigzag现象，不容易到达最优值。

因为C保存的整个句子的信息，如果得到的hT是1500维的，变换成的C是500维的，则还需要进行一次变换，先进行一次全连接，然后进行一次激活
这样操作就会比较灵活

压缩使用的Word2vec算法

5、Encoder的LSTM结构