什么是序列到序列模型？

序列到序列模型是用于模拟两个变长序列之间映射关系的模型。它通常由Encoder和Decoder两部分组成,Encoder用于编码输入序列,Decoder生成输出序列。

常用的序列到序列模型有:

1. RNN Encoder + RNN Decoder:

• Encoder:将输入序列映射成固定长度的上下文向量c。
• Decoder:通过上下文向量c和之前的输出生成当前时刻的输出。
  模型训练通过最大化输出序列的条件概率来实现。

1. Attention Encoder + RNN Decoder:

• Encoder:将输入序列映射成一系列向量,获得注视权重a。
• Decoder:通过权重a对encoder的输出进行加权求和,作为上下文向量c,之后与之前的输出一起生成当前输出。
  Attention机制可以更好地建模输入和输出序列之间的依赖关系。

1. Transformer:
   Transformer采用Attention机制而没有RNN或CNN单元。Encoder和Decoder均采用Multi-head Attention与深层网络实现序列建模和转换。

相比前两种方法,Transformer更快,在许多任务中效果更好。实现代码如下:

python 
# Encoder层
class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.attn = MultiHeadAttention()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_ff),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(d_ff, d_model)
        )

    def forward(self, x):
        a = self.attn(x, x, x)
        x = x + a 
        x = self.fc(x) + x
        return x

# Decoder层  
class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.attn1 = MultiHeadAttention()
        self.attn2 = MultiHeadAttention()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_ff),  
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(d_ff, d_model)
        )

    def forward(self, x, enc_output, look_ahead_mask): 
        a1 = self.attn1(x, x, x, look_ahead_mask)
        x = x + a1
        a2 = self.attn2(x, enc_output, enc_output) 
        x = x + a2
        x = self.fc(x) + x
        return x 

在上述代码中,我们实现了Transformer的EncoderLayer和DecoderLayer。通过堆叠多个层,可以实现序列到序列的mapping。

序列到序列模型在机器翻译、对话系统等任务中得到广泛应用。理解不同模型的原理和结构可以帮助我们设计更强大的模型。不断总结和优化也是研究这一模型的关键。