Seq2Seq原理讲解以及实战练手

前言

首先，在我看来，transformer就是nlp的编码解码思想（seq2seq model）加上注意力机制，下面简单介绍一下seq2seq model

Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，特别适用于处理不定长度的输入序列和输出序列的任务。该模型最初被设计用于机器翻译，但后来被广泛应用于其他自然语言处理任务，语音识别，文本生成等领域。

Seq2Seq模型由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

1. 编码器（Encoder）:

编码器负责将输入序列转换为一个固定长度的表示（context向量），这个表示将包含输入序列的信息。常用的编码器是循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）。编码器的输出通常是输入序列全体时间步的隐藏状态或者最终隐藏状态。

2. 解码器（Decoder）:

解码器接收编码器的输出（context向量）并生成输出序列。解码器同样可以是RNN或者LSTM。在生成序列的过程中，解码器逐步地生成一个元素，同时利用先前生成的元素作为上下文来指导生成下一个元素。Seq2Seq模型的训练过程通常使用Teacher Forcing方法。在训练时，解码器的输入是已知的目标序列（ground truth），而在推理阶段（生成阶段），解码器的输入是其自己先前生成的元素。在Seq2Seq的训练中，损失函数通常使用交叉熵损失函数来衡量生成序列与目标序列之间的差异。

3. 应用场景：

机器翻译： 将一个语言的句子翻译成另一个语言的句子。

文本摘要： 生成输入文本的摘要。

对话系统： 应用于生成对话系统的回复。

语音识别： 将语音信号转换为文本。

总体而言，Seq2Seq模型是一种强大的框架，可用于处理输入和输出序列不定长的任务，并在自然语言处理等领域取得了许多成功的应用。

框架原理详细解释

项目练手

项目地址:GitHub - bai-shang/crnn_seq2seq_ocr_pytorch: Extremely simple implement for Chinese OCR by PyTorch.

数据集地址：GitHub - senlinuc/caffe_ocr: 主流ocr算法研究实验性的项目，目前实现了CNN+BLSTM+CTC架构<