机器学习笔记：seq2seq & attentioned seq2seq

1 Seq2Seq

1.1 介绍

• 对于序列对<X,Y>，我们的目标是给定输入序列X，期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标序列Y
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• Encoder对输入的序列X进行编码，将输入序列通过非线性变换转化为中间语义表示C：
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• Decoder根据序列X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1, y2….yi-1来生成i时刻要生成的下一个值：yi
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1.2 缺点

• Encoder-Decoder框架有一个明显的缺点。
  • Encoder会把输入序列X编码为一个固定长度的隐向量（语义编码c）
    • 1. 隐向量的大小有限，无法表示信息丰富的序列；
    • 2. 由于RNN类网络特点，网络会更加看中序列后面的信息，无法总揽全局。

2 attentioned Seq2Seq

 

其中：每个元素的语义编码ci：

hj是encoder每个元素的隐状态，αij是加权系数

4

st-1是decoder t-1位置的输出