Encoder-Decoder具体过程

Seq2Seq模型详解
本文深入探讨了Seq2Seq模型的Encoder与Decoder实现细节,包括输入处理、embedding、多层LSTM及Dense层的应用。解析了训练与推理阶段的不同处理方式,以及如何通过反馈机制生成序列。

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Encoder-DecoderEncoder的具体实现
input:不是原始的序列,而是将序列中的每个元素都转换为字典中对应的id。不管是train还是inference阶段,为了效率都是一次输入一个mini-batch,所以需要为input定义一个int型rank=2的placeholder。?
embeddingembedding作用,定义为trainable=True的变量,这样即使使用pre-trained的词向量也可以在训练模型的过程中调优。
MultiLayer_LSTM:接受的输入是序列中每个元素对应的向量。

Decoder具体实现过程
input:与encoder的一样,也是序列元素对应的id。
embedding:视情况而定需不需要与encoder的embedding不同,比如在翻译中,源语言与目标语言的词向量空间就不一样,但是像文本摘要这种都是基于一种语言的,encoder与decoder的embedding matrix是可以共用的。

Dense_Layer:与encoder仅输出hidden state不同,decoder需要输出每个时刻词典中各token的概率,因此还需要一个dense layer将hidden state向量转换为维度等于vocabulary_size的向量,然后再将dense layer输出的logits经过softmax层得到最终的token概率。

Decoder的定义需要区分inference阶段还是train阶段。

inference阶段,decoder的输出是未知的,对于生成[‘W’, ‘X’, ‘Y’, ‘Z’, ‘’]序列,是在decoder输出token 'W’之后,再将’W’作为输入,结合此时的hidden state,推断出下一个token ‘X’,以此类推直到输出为或达到最长序列长度之后终止。

而在train阶段,decoder应该输出的序列是已知的,不管最终output的结果是什么,都将已知序列中的token依次输入。train的阶段如果也将输出的结果再作为输入,一旦前面的一步错了,都会放大误差,导致训练过程更不稳定。

<think>我们正在讨论Encoder-Decoder模型。根据引用[3]和[4],Encoder-Decoder模型同时包含编码器和解码器两部分,适用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。编码器负责处理输入序列并生成上下文表示,解码器则基于该表示生成输出序列。实现方面,Transformer是Encoder-Decoder架构的典型代表。编码器由多个相同的层堆叠而成,每层包含自注意力机制和前馈神经网络;解码器同样由多个相同的层堆叠,但额外包含一个交叉注意力机制来关注编码器的输出。下面我们逐步介绍其原理和实现:###1.编码器(Encoder)编码器处理输入序列$X=(x_1,x_2,\dots,x_n)$,通过多层结构逐步转化为隐藏表示$H=(h_1,h_2,\dots,h_n)$。每层包含:-**多头自注意力层**:计算输入序列中每个位置与其他位置的关联权重,公式为:$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$其中$Q,K,V$分别由输入线性变换得到。-**前馈神经网络**:对每个位置独立进行非线性变换。###2.解码器(Decoder)解码器基于编码器输出$H$生成目标序列$Y=(y_1,y_2,\dots,y_m)$。每层包含:-**掩码多头自注意力层**:防止当前位置关注未来信息(通过掩码实现)。-**多头交叉注意力层**:将编码器输出$H$作为$K,V$,解码器上一层的输出作为$Q$。-**前馈神经网络**。###3.实现示例(简化版)以下是用PyTorch实现的简化Transformer编码器-解码器模型:```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportTransformerclassSeq2SeqTransformer(nn.Module):def__init__(self,src_vocab_size,tgt_vocab_size,d_model,nhead,num_encoder_layers,num_decoder_layers):super().__init__()self.transformer=Transformer(d_model=d_model,nhead=nhead,num_encoder_layers=num_encoder_layers,num_decoder_layers=num_decoder_layers)self.src_embed=nn.Embedding(src_vocab_size,d_model)self.tgt_embed=nn.Embedding(tgt_vocab_size,d_model)self.fc_out=nn.Linear(d_model,tgt_vocab_size)defforward(self,src,tgt):#嵌入层src_emb=self.src_embed(src)tgt_emb=self.tgt_embed(tgt)#Transformer处理output=self.transformer(src_emb,tgt_emb)returnself.fc_out(output)```###4.训练过程训练时采用**TeacherForcing**策略:将目标序列右移一位作为解码器输入,计算交叉熵损失。引用[1]提到,Encoder-Decoder模型需将输入喂给编码器,输出喂给解码器(用于计算loss)。§§相关问题§§1.Encoder-Decoder模型如何处理不同长度的输入输出序列?2.Transformer中如何实现位置编码?3.Encoder-Decoder模型在哪些任务上表现最好?</think>### Encoder-Decoder 模型详解 #### 基本原理 Encoder-Decoder 模型是一种经典的双组件架构,专为**序列到序列(Seq2Seq)** 任务设计: - **编码器(Encoder)**:处理输入序列(如中文句子),将其压缩为固定维度的上下文向量(Context Vector)$C$,公式表示为: $$C = \text{Encoder}(x_1, x_2, \dots, x_n)$$ - **解码器(Decoder)**:基于$C$逐步生成输出序列(如英文句子),每个时间步$t$的输出$y_t$依赖于$C$和先前生成的序列: $$y_t = \text{Decoder}(C, y_1, \dots, y_{t-1})$$ 该架构的核心优势在于能处理**变长输入输出**(如机器翻译中不等长的句子),通过上下文向量$C$实现跨语言/模态的信息传递[^3][^4]。 #### 关键技术实现 1. **注意力机制(Attention)** - 解决传统模型信息瓶颈问题:允许解码器动态关注输入序列的不同部分 - 计算公式(以缩放点积注意力为例): $$\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$ 其中$Q$为解码器状态,$K/V$为编码器输出[^2][^4] 2. **Transformer架构** - 编码器层:多头自注意力 + 前馈网络(残差连接 & LayerNorm) - 解码器层:掩码自注意力(防止未来信息泄露) + 编码器-解码器注意力 - 位置编码:注入序列位置信息(正弦函数或可学习参数): $$PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$$ $$PE_{(pos,2i+1)} = \cos(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$$ #### 典型实现(PyTorch示例) ```python import torch.nn as nn class EncoderDecoder(nn.Module): def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed): super().__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.src_embed = src_embed # 输入嵌入层 self.tgt_embed = tgt_embed # 输出嵌入层 def forward(self, src, tgt): # 编码阶段 memory = self.encode(src) # 解码阶段(Teacher Forcing训练) output = self.decode(memory, tgt) return output def encode(self, src): return self.encoder(self.src_embed(src)) def decode(self, memory, tgt): return self.decoder(self.tgt_embed(tgt), memory) # 使用示例(以Transformer为例) model = EncoderDecoder( encoder=TransformerEncoder(num_layers=6, d_model=512), decoder=TransformerDecoder(num_layers=6, d_model=512), src_embed=Embeddings(512, src_vocab_size), tgt_embed=Embeddings(512, tgt_vocab_size) ) ``` #### 应用场景 1. **机器翻译**(如Google的T5模型[^3]) 2. **文本摘要**(输入长文→输出摘要) 3. **对话系统**(用户输入→生成回复) 4. **语音识别**(音频序列→文字序列) #### 与其他架构对比 | 特性 | Encoder-Decoder | Decoder-Only (如GPT) | Encoder-Only (如BERT) | |--------------------|----------------------|------------------------|------------------------| | **输入输出关系** | 独立处理 | 输入即输出前缀 | 仅处理输入 | | **典型任务** | 序列转换任务 | 文本生成 | 文本理解 | | **训练目标** | 重建目标序列 | 下一个词预测 | 掩码语言建模 | | **计算效率** | 中等 | 高 | 高 |[^5] ---
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