真正的完全图解Seq2Seq Attention模型 - 好文

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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
&amp;amp;amp;amp;amp;lt;sos&amp;amp;amp;amp;amp;gt;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

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