注：本文的所有模型只涉及自然语言处理领域，同时本文不涉及太多复杂公式推导。
一、Seq2Seq 模型
1. 简介
Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq 可以用在很多方面：机器翻译、QA 系统、文档摘要生成、Image Captioning (图片描述生成器)。
2. 基本框架
第一种结构
[参考1]论文中提出的 seq2seq 模型可简单理解为由三部分组成：Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 
上图中 Encoder 和 Decoder 可以是一个 RNN ，但通常是其变种 LSTM 或者 GRU 。Encoder 和 Decoder 具体介绍请见第三部分。
第二种结构
该结构是最简单的结构，和第一种结构相似，只是 Decoder 的第一个时刻只用到了 Encoder 最后输出的中间状态变量 ： 
应用：
在英文翻译中，将英文输入到 Encoder 中，Decoder 输出中文。
在图像标注中，将图像特征输入到 Encoder 中，Decoder 输出一段文字对图像的描述。
参考2：-原创翻译- 图像标注生成器 (Show and Tell: A Neural Image Caption Generator)
在 QA 系统中，将提出的问题输入 Encoder 中，Decoder 输出对于问题的回答。
……
注：确保你对所有模型都有所了解后再阅读应用后面的参考链接。
二、RNN 结构
1. 为什么在这里提及 RNN 及 RNN 变种？
接下来要介绍的 Encoder-Decoder 模型中，Encoder 和 Decoder 两部分的输入输出可以是文字、图像、语音等等，所以 Encoder 和 Decoder 一般采用 CNN 、RNN 、LSTM 、GRU 等等。这里，我们只介绍经典 RNN 的结构。
如果对 LSTM 感兴趣的话，请参考 -原创翻译- 详解 LSTM（Understanding LSTM Networks）
2. 图解 RNN 结构
RNN 大都用来处理像一串句子、一段语音这种的序列化数据。展开的 RNN 结构图如下： 
由图可见，其当前时间 t 的输出依赖两部分：前一时刻的隐层 ht−1ht−1 。
下面主要介绍经典的三种 RNN 结构：
(1) n VS 1
注：圆圈代表给定的输入，箭头代表运算，矩形代表隐层，也就是箭头运算后的结果。其中参数 W、U、VW、U、V 可以看做是第二个单词…
这种结构可应用于情感分析、文本分类等等。
(2) 1 VS n
下图是把输入当作每个时刻的输入： 
这种结构可应用于应用于 Image Caption ，输入是图像的特征矩阵，输出是一段对图像的描述。
(3) n VS n
这种结构可应用于机器翻译等。如果感兴趣，可以参考下面的 文章。作者使用 RNN 实现了根据一个字母推测下一个字母的概率。
参考3：-原创翻译- RNNs的“神奇功效”(The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks)
(4) n VS m
在机器翻译中，源语言和目标语言的句子序列都是不等长的，而原始的 n VS n 结构都是要求序列等长的。为此，我们有了 n VS m 结构，这种结构又被称为 Encoder-Decoder模型 。具体请见下一部分。
三、Encoder-Decoder 模型
1. 简介
在第二节的第四部分，我们提出了 RNN 的 n VS m 结构：Encoder-Decoder 模型，Encoder-Decoder 模型是深度学习中常见的一种模型。在本文中，我们只简单介绍其在文本-文本的应用，比如将英语翻译成汉语，所以该模型也可以称为 Seq2Seq 模型 。下图为 Encoder-Decoder 模型的抽象图： 
2. 分析
1) Encoder
给定句子对
2) Decoder
得到中间语义向量 C 后，使用 Decoder 进行解码。Decoder根据中间状态向量 C 和已经生成的历史信息 y1，y2…yi-1 去生成 t 时刻的单词 yi ：
如果直接将 c 输入到 Decoder 中，则是 Seq2Seq 模型的第二种模型： 
如果将 c 当作 Decoder 的每一时刻输入，则是 Seq2Seq 模型的第一种模型： 
- 中英翻译中，
四、Attention 模型
1. Encoder-Decoder 模型的局限性
(1) 从第三节的第一部分的 Encoder-Decoder 模型的抽象图中可以看出 Encoder 和 Decoder 的唯一联系只有语义编码 Ｃ ，即将整个输入序列的信息编码成一个固定大小的状态向量再解码，相当于将信息”有损压缩”。很明显这样做有两个缺点：
- 中间语义向量无法完全表达整个输入序列的信息。
- 随着输入信息长度的增加，由于向量长度固定，先前编码好的信息会被后来的信息覆盖，丢失很多信息。
(2)大家看第三节的第二部分的第二个 Decoder 过程，其输出的产生如下：
y1=g(C,h′0)y1=g(C,h0′)
y2=g(C,y1)y2=g(C,y1)
y3=g(C,y1,y2)y3=g(C,y1,y2)
明显可以发现在生成 y1、y2、y3y1、y2、y3 时，语义编码 Ｃ 对它们所产生的贡献都是一样的。例如翻译：Cat chase mouse ，Encoder-Decoder 模型逐字生成：“猫”、“捉”、“老鼠”。在翻译 mouse 单词时，每一个英语单词对“老鼠”的贡献都是相同的。如果引入了Ａttention 模型，那么 mouse 对于它的影响应该是最大的。
2. 图解 Attention
为了解决上面两个问题，于是引入了 Ａttention 模型。Ａttention 模型的特点是 Decoder 不再将整个输入序列编码为固定长度的中间语义向量 Ｃ ，而是根据当前生成的新单词计算新的 CiCi ，使得每个时刻输入不同的 Ｃ ，这样就解决了单词信息丢失的问题。引入了 Ａttention 的 Encoder-Decoder 模型如下图： 
对于刚才提到的那个“猫捉老鼠”的翻译过程变成了如下：
y1=g(C1,h′0)y1=g(C1,h0′)
y2=g(C2,y1)y2=g(C2,y1)
y3=g(C3,y1,y2)y3=g(C3,y1,y2)
整个翻译流程如下：
图中输入是 Cat chase mouse ，Encoder 中隐层 h1、h2、h3 可看作经过计算 Cat、chase、mouse 这些词的信息。
使用 aijaij 大。
那么参数 aijaij 是如何得到呢？
Encoder 中第 j 个隐层单元 hjhj 。
例如 a1ja1j 的计算过程：
a2ja2j 的计算过程：
来源：CSDN
作者：qq_38573437
链接：https://blog.csdn.net/qq_38573437/article/details/103551124