4、深度学习中的序列建模与模型训练

深度学习中的序列建模与模型训练

1. 序列建模概述

在众多应用场景中，如机器翻译、文本分类、语音识别和时间序列预测等，序列数据极为常见。为了处理这类数据，人们设计了不同的神经网络，其中包括循环神经网络（RNNs）和最新的Transformer网络。

2. 循环神经网络及其变体

2.1 循环神经网络原理

处理序列数据的主要挑战在于序列长度的多变性，前馈神经网络难以处理这类数据。而RNN通过参数共享，利用同一组参数处理序列不同位置的输入。以句子分类为例，对于包含n个单词的句子 $(x(1), x(2), \cdots, x(n))$，其中 $x(t)$ 是句子中第t个位置的单词，RNN在每个位置t通过递归函数基于当前单词 $x(t)$ 和前一个隐藏状态 $h(t - 1)$ 计算隐藏状态 $h(t)$：
$h(t) = f (h(t−1), x(t); θ)$
其中，$\theta$ 是RNN的参数，它与位置t无关，在句子的所有位置共享。展开这个方程可得：
$h(t) = f (f (f (h(t−3), x(t−2); θ), x(t−1); θ), x(t); θ) = f (f (f (\cdots f (f (f (h(0), x(1); θ), x(2); θ), x(3); θ), \cdots, x(t−1); θ), x(t); θ)$
这表明 $h(t)$ 编码了直到位置t的单词信息，$h(n)$ 则编码了整个句子的信息。

一个简单的递归函数实现为：
$h(t) = f (h(t−1), x(t); θ) = \sigma(W_{hh}h(t−1) + W_{xh}x(