Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

机器翻译

机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。

import sys
sys.path.append('/home/kesci/input/d2l9528/')
import collections
import d2l
import zipfile
from d2l.data.base import Vocab
import time
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils import data
from torch import optim

数据预处理

清洗数据集，转化为神经网络的输入minbatch

Encoder-Decoder

encoder：输入到隐藏状态
decoder：隐藏状态到输出

Encoder VS Decoder

Sequence to Sequence模型

模型：

训练

训练模型

预测模型

具体结构

Beam Search

简单greedy search：

简单greedy search

维特比算法：选择整体分数最高的句子（搜索空间太大）集束搜索：

维特比算法

注意力机制

当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需翻译句子的长度的增加，这种结构的效果会显著下降。

注意力机制框架

作为一种通用的带权池化方法，输入由询问（query）和键值对（key-value pairs)

Structure

Transformer

Review:

CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。
RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。

为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖，并且同时处理序列的每个位置的tokens，上述优势使得Transformer模型在性能优异的同时大大减少了训练时间。

下图展示了Transformer模型的架构，与seq2seq模型相似，Transformer同样基于编码器-解码器架构，其区别主要在于以下三点：

Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-head Attention Layers）以及两个position-wise feed-forward networks（FFN）。对于解码器来说，另一个多头注意力层被用于接受编码器的隐藏状态。
Add and norm：多头注意力层和前馈网络的输出被送到两个“add and norm”层进行处理，该层包含残差结构以及层归一化。
Position encoding：由于自注意力层并没有区分元素的顺序，所以一个位置编码层被用于向序列元素里添加位置信息。

Transformer架构

多头注意力层

在我们讨论多头注意力层之前，先来迅速理解以下自注意力（self-attention）的结构。自注意力模型是一个正规的注意力模型，序列的每一个元素对应的key，value，query是完全一致的。如图10.3.2 自注意力输出了一个与输入长度相同的表征序列，与循环神经网络相比，自注意力对每个元素输出的计算是并行的，所以我们可以高效的实现这个模块。

自注意力结构

多头注意力层包含 ℎ个并行的自注意力层，每一个这种层被成为一个head。对每个头来说，在进行注意力计算之前，我们会将query、key和value用三个现行层进行映射，这 ℎ个注意力头的输出将会被拼接之后输入最后一个线性层进行整合。

多头注意力

基于位置的前馈网络

Transformer 模块另一个非常重要的部分就是基于位置的前馈网络（FFN），它接受一个形状为（batch_size，seq_length, feature_size）的三维张量。Position-wise FFN由两个全连接层组成，他们作用在最后一维上。因为序列的每个位置的状态都会被单独地更新，所以我们称他为position-wise，这等效于一个1x1的卷积。

Add and Norm

除了上面两个模块之外，Transformer还有一个重要的相加归一化层，它可以平滑地整合输入和其他层的输出，因此我们在每个多头注意力层和FFN层后面都添加一个含残差连接的Layer Norm层。这里 Layer Norm 与Batch Norm很相似，唯一的区别在于Batch Norm是对于batch size这个维度进行计算均值和方差的，而Layer Norm则是对最后一维进行计算。层归一化可以防止层内的数值变化过大，从而有利于加快训练速度并且提高泛化性能。 (Reference)

位置编码

与循环神经网络不同，无论是多头注意力网络还是前馈神经网络都是独立地对每个位置的元素进行更新，这种特性帮助我们实现了高效的并行，却丢失了重要的序列顺序的信息。为了更好的捕捉序列信息，Transformer模型引入了位置编码去保持输入序列元素的位置。
假设输入序列的嵌入表示 $∈ℝ^{×}$ , 序列长度为嵌入向量维度为，则其位置编码为 $∈ℝ^{×}$ ，输出的向量就是二者相加 +。
位置编码是一个二维的矩阵，i对应着序列中的顺序，j对应其embedding vector内部的维度索引。我们可以通过以下等式计算位置编码：
$P_{i,2j}=sin(i/10000^{2j/d})$
$P_{i,2j+1}=sin(i/10000^{2j/d})$
$for \ i=0,...,l-1\ and\ j=0,$ ...,
$\left\floor\frac{(d-1)}{2}\right\rfloor$