49、基于RNN的自然语言处理与文本生成

基于RNN的自然语言处理与文本生成

1. 模型训练与架构

在时间序列预测中，有这样一个模型训练代码：

history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=20, 
                    validation_data=(X_valid, Y_valid))

这个顺序模型以一个显式的输入层开始（这比仅在第一层设置输入形状更简单），接着是一个使用“因果”填充的一维卷积层。这种填充方式确保卷积层在进行预测时不会窥探未来（相当于在输入的左侧填充适量的零并使用“有效”填充）。之后，添加了多对使用递增膨胀率（1、2、4、8，然后再次是1、2、4、8）的层。最后，添加输出层，即一个具有10个大小为1的滤波器且没有任何激活函数的卷积层。由于填充层的存在，每个卷积层输出的序列长度与输入序列相同，因此训练时使用的目标可以是完整的序列，无需裁剪或下采样。

该模型在时间序列预测方面表现出色，在WaveNet相关研究中，其在各种音频任务（包括文本转语音任务）中取得了最先进的性能，能够生成多种语言的极其逼真的语音，还能逐音频样本地生成音乐。

2. 练习问题

以下是一些与RNN相关的练习问题：
1. 请思考序列到序列RNN、序列到向量RNN和向量到序列RNN的应用场景。
2. RNN层的输入必须有多少个维度？每个维度代表什么？其输出呢？
3. 如果要构建深度序列到序列RNN，哪些RNN层应该将 return_sequences 设置为 Tr