7、深度学习中的序列模型：从 Seq2Seq 到自回归与自编码模型

深度学习中的序列模型：从 Seq2Seq 到自回归与自编码模型

1. 序列到序列（Seq2Seq）预测问题

序列预测通常有两种情况：一是预测实值序列中的下一个值，二是为输入序列输出一个类别标签。序列预测主要有以下几种类型：
- 一对一：一个输入时间步对应一个输出时间步。
- 多对一：多个输入时间步对应一个输出时间步。
- 序列到序列：输入是一个序列，输出也是一个序列预测。

当输入和输出序列长度不同时，尤其是多个输入时间步对应多个输出时间步，这种情况被称为多对多类型的序列预测问题。不过，Seq2Seq 模型在样本效率方面可能较低，在各种基准测试中表现不佳。

2. Seq2Seq 模型的应用示例

Seq2Seq 模型在自然语言处理（NLP）和其他领域有广泛应用，以下是一些具体示例：
| 应用领域 | 具体示例 | 模型说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 机器翻译 | Google 的神经机器翻译（GNMT）系统 | 采用多层 LSTM 进行编码和解码，并集成注意力机制 |
| 文本摘要 | 指针生成网络 | 结合抽取式和抽象式摘要的优点，可复制和生成新单词 |
| 对话代理（聊天机器人） | OpenAI 的 GPT - 2 初始版本 | 通过对话数据集训练生成对话响应 |
| 图像描述 | Show and Tell 模型 | 使用 CNN 作为编码器处理图像，RNN 作为解码器生成描述 |
| 语音识别 | Listen, Attend, and Spell（LAS） | 编码器处理音频帧，解码器结合注意力机制生成文本转录 |