序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理与实现细节
题目描述
序列到序列模型（Seq2Seq）是深度学习中的核心算法，用于处理输入和输出均为序列的任务，如机器翻译、文本摘要和对话系统。模型包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分：编码器将输入序列（如一句英文）压缩为固定长度的上下文向量（Context Vector），解码器再根据该向量生成输出序列（如对应的中文）。本题要求详细解释Seq2Seq的工作机制，包括编码器与解码器的结构、上下文向量的作用，以及训练与推理阶段的差异。
解题过程
1. 模型整体架构
Seq2Seq的核心思想是通过编码器-解码器结构解决序列转换问题。假设输入序列为 \(X = (x_1, x_2, ..., x_T)\)，输出序列为 \(Y = (y_1, y_2, ..., y_{T'})\)，其中 \(T\) 和 \(T'\) 可能不同。模型分两步：
- 编码器：将输入序列的每个时间步通过循环神经网络（如RNN、LSTM或GRU）处理，最终隐藏状态 \(h_T\) 作为整个序列的摘要（即上下文向量 \(C\)）。
- 解码器：以 \(C\) 为初始隐藏状态，逐步生成输出序列。每个时间步生成一个词，并将当前步的输出作为下一步的输入。
2. 编码器详解
- 输入序列的词首先转换为词向量（Word Embedding），例如通过嵌入层将单词映射为稠密向量。
- 编码器RNN按时间步处理输入。以LSTM为例，第 \(t\) 步的隐藏状态 \(h_t\) 和细胞状态 \(c_t\) 更新为：
\[ h_t, c_t = \text{LSTM}(e(x_t), h_{t-1}, c_{t-1}) \]
其中 \(e(x_t)\) 是词向量，\(h_0\) 和 \(c_0\) 初始化为零向量。
- 最终隐藏状态 \(h_T\) 作为上下文向量 \(C\)，理论上应包含输入序列的全部信息。
3. 解码器详解
- 解码器是另一个RNN，其初始隐藏状态设为 \(h_0^{dec} = C\)。
- 在训练阶段，解码器使用教师强制（Teacher Forcing）：每一步的输入是真实输出序列的前一个词（而非模型自身生成的词）。例如，生成第 \(s\) 个词 \(y_s\) 时：
\[ h_s^{dec}, c_s^{dec} = \text{LSTM}(e(y_{s-1}), h_{s-1}^{dec}, c_{s-1}^{dec}) \]
其中 \(y_0\) 为起始符 <SOS>。
- 隐藏状态 \(h_s^{dec}\) 通过全连接层和Softmax生成当前步的概率分布：
\[
P(y_s | y_{
训练目标是最小化负对数似然损失（Cross-Entropy）。
4. 推理阶段的差异
- 推理时没有真实输出序列作为参考，解码器必须自回归生成：每一步的输入是前一步预测的词。例如：
- 第一步输入
<SOS>，生成第一个词 \(\hat{y}_1\)； - 第二步输入 \(\hat{y}_1\)，生成 \(\hat{y}_2\)，直到生成结束符
<EOS>。
- 第一步输入
- 为避免局部最优，常使用束搜索（Beam Search）保留多个候选序列，最终选择整体概率最高的序列。
5. 改进：注意力机制（Attention）
- 基础Seq2Seq的瓶颈：上下文向量 \(C\) 可能无法完整保留长序列信息。注意力机制允许解码器在每一步直接访问编码器的所有隐藏状态 \(\{h_1, h_2, ..., h_T\}\)，而非仅依赖 \(C\)。
- 具体步骤：
a. 计算解码器当前隐藏状态 \(h_s^{dec}\) 与每个编码器隐藏状态 \(h_t\) 的相似度（如点积或MLP）。
b. 对相似度分数进行Softmax归一化，得到注意力权重 \(\alpha_{s,t}\)。
c. 加权求和编码器隐藏状态，得到动态上下文向量 \(C_s = \sum_{t=1}^T \alpha_{s,t} h_t\)。
d. 将 \(C_s\) 与 \(h_s^{dec}\) 拼接后预测输出词。注意力机制显著提升了长序列的处理能力。
6. 总结
Seq2Seq模型通过编码器-解码器框架实现了序列间的转换，其核心在于上下文向量的构建与传递。引入注意力机制后，模型能够更灵活地捕捉输入输出间的对齐关系，成为现代NLP任务的基石。