序列模型懒人简介（RNN、Seq2Seq、LSTM、GRU、Transformer）

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RNN主要用于处理序列数据。RNN采用循环的结构，每个单元的输出与当前输入和之前的隐状态向量有关，每个单元输出一个预测值和传递到下一个单元的隐状态向量。很容易发现RNN有以下问题：1、输入与输出长度相同；2、不适合解决长期依赖。

Seq2Seq结构，采取了两个RNN结构，一个作为解码器encoder，一个作为编码器decoder。解码器将序列数据转化为上下文向量，编码器解析这个向量，当输出为停止符时结束。显然，Seq2Seq的提出是为了适应输入输出长度不同的场景。

LSTM(1997)主要用于解决长期依赖，在长序列中有更好的表现。相比于RNN只传递了一个隐状态向量(hidden state)h，LSTM额外传递了一个隐状态向量(cell state)c。需要理解LSTM首先需要理解LSTM的图表示，LSTM首先将当前输入与隐状态向量h拼接，并输出四个状态向量（3个sigmoid激活的门控状态和1个tanh激活的状态向量），这4个状态向量分别用于：1、忘记节点，对传递的c进行选择性的忘记；2、选择记忆，通过一个门控状态和一个状态向量得到当前结果；3、输出阶段，通过一个门控状态向量来决定当前得到的c如何转换为输出到下一个节点的h。LSTM整体逻辑如下图所示，可以看到c与h都可以表示当前序列，但是c的变化是累加的，而h的变化由c通过门控状态向量得到，可能产生很大不同。显而易见，LSTM引入了多个需要训练的网络，参数量大。

GRU(2014)比LSTM的参数量更少。GRU相对于LSTM，抛弃了cell state而将其整合到了隐状态向量h中，将GRU内部结构看做黑盒，那么GRU与RNN是具有相同结构的。相对来说，GRU比LSTM少一个门控单元，GRU有2个门控单元（reset gate和update gate）和1个状态向量。通过更新门实现了以z的权重保留当前的状态向量，并以（1-z）的权重保留传递的状态向量。我们可以粗暴地认为，LSTM通过两个隐状态向量c/h进行预测，但是GRU牺牲一个门控，从而在传递的隐状态向量h（GRU）中整合了c/h（LSTM）。

Transformer主要用于解决训练并行问题，在长期依赖上也有很好地效果。缺点是对于长序列，由于所有向量之间会进行self-attention，会引起参数量过大（Transformer XL对Self-attention的QK的连接进行了处理，控制了参数量）。Transformer在结构上引入了较多深度学习的元素和结构（残差网络、Norm、Encoder-Decoder、前馈网络、多头自注意力、位置编码、Embedding），但最主要的结构在于多头自注意力，而多头自注意力的基本单元即是Self-Attention。Self-Attention通过让输入（多个向量组成的矩阵）两两之间计算Attention Value，实现每个向量能够关注到其它向量的信息。多头自注意力的多头在于，从不同的子维度对向量执行Self-Attention，再将concat结果作为输出。多头的目的目前没有太合理的解释，已有解释如：1、多头起到滤波器作用，从子维度提取到更丰富的信息；2、多头相当于多个基学习器集成，降低过拟合。