真正的完全图解Seq2Seq Attention模型
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原创： 盛源车 机器学习算法与自然语言处理 1周前
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作者：盛源车
知乎专栏：魔法抓的学习笔记
五分钟看懂seq2seq attention模型。
本文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。
seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。--简书
好了别管了，接下来开始刷图吧。
大框架
想象一下翻译任务，input是一段英文，output是一段中文。
公式（直接跳过看图最佳）
输入：
输出：
(1) , Encoder方面接受的是每一个单词word embedding，和上一个时间点的hidden state。输出的是这个时间点的hidden state。
(2) ， Decoder方面接受的是目标句子里单词的word embedding，和上一个时间点的hidden state。
(3) , context vector是一个对于encoder输出的hidden states的一个加权平均。
(4) , 每一个encoder的hidden states对应的权重。
(5) , 通过decoder的hidden states加上encoder的hidden states来计算一个分数，用于计算权重(4)
(6) , 将context vector 和 decoder的hidden states 串起来。
(7) ，计算最后的输出概率。
详细图
左侧为Encoder+输入，右侧为Decoder+输出。中间为Attention。
(1) , Encoder方面接受的是每一个单词word embedding，和上一个时间点的hidden state。输出的是这个时间点的hidden state。
从左边Encoder开始，输入转换为word embedding, 进入LSTM。LSTM会在每一个时间点上输出hidden states。如图中的h1,h2,...,h8。
(2) ， Decoder方面接受的是目标句子里单词的word embedding，和上一个时间点的hidden state。
接下来进入右侧Decoder，输入为(1) 句首 <sos>符号，原始context vector(为0)，以及从encoder最后一个hidden state: h8。LSTM的是输出是一个hidden state。（当然还有cell state，这里没用到，不提。）
(3) , context vector是一个对于encoder输出的hidden states的一个加权平均。
(4) , 每一个encoder的hidden states对应的权重。
(5) , 通过decoder的hidden states加上encoder的hidden states来计算一个分数，用于计算权重(4)
Decoder的hidden state与Encoder所有的hidden states作为输入，放入Attention模块开始计算一个context vector。之后会介绍attention的计算方法。
下一个时间点
来到时间点2，之前的context vector可以作为输入和目标的单词串起来作为lstm的输入。之后又回到一个hiddn state。以此循环。
(6) , 将context vector 和 decoder的hidden states 串起来。
(7) ，计算最后的输出概率。
另一方面，context vector和decoder的hidden state合起来通过一系列非线性转换以及softmax最后计算出概率。
在luong中提到了三种score的计算方法。这里图解前两种：
Attention score function: dot
输入是encoder的所有hidden states H: 大小为(hid dim, sequence length)。decoder在一个时间点上的hidden state， s： 大小为（hid dim, 1）。
第一步：旋转H为（sequence length, hid dim) 与s做点乘得到一个 大小为(sequence length, 1)的分数。
第二步：对分数做softmax得到一个合为1的权重。
第三步：将H与第二步得到的权重做点乘得到一个大小为(hid dim, 1)的context vector。
Attention score function: general
输入是encoder的所有hidden states H: 大小为(hid dim1, sequence length)。decoder在一个时间点上的hidden state， s： 大小为（hid dim2, 1）。此处两个hidden state的纬度并不一样。
第一步：旋转H为（sequence length, hid dim1) 与 Wa [大小为 hid dim1, hid dim 2)] 做点乘， 再和s做点乘得到一个 大小为(sequence length, 1)的分数。
第二步：对分数做softmax得到一个合为1的权重。
第三步：将H与第二步得到的权重做点乘得到一个大小为(hid dim, 1)的context vector。
完结