18、Seq2seq模型：从理论到实践的全面解析

Seq2seq模型：从理论到实践的全面解析

1. Seq2seq架构简介

在对话系统中，简单的查找表存在局限性，例如对于“Are you hungry?”这样的问题，查找表给出的答案是固定不变的，且缺少状态信息，而状态信息在对话中是关键组成部分。尽管如此，截至2017年，许多聊天机器人仍以Seq2seq模型作为起点，因为智能对话的分层状态表示尚未成为主流。

Seq2seq模型旨在学习一个神经网络，用于从输入序列预测输出序列。序列与传统向量有所不同，它暗示了事件的顺序，时间是一种直观的事件排序方式，例如RNN（循环神经网络）可以将信息传播到未来的时间步，捕捉时间依赖关系。

1.1 RNN基础

Seq2seq模型由多个RNN实现，单个RNN单元是整个模型架构的构建块。以下是一个简单的RNN单元示意图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    Xt-1(Xt - 1):::process --> RNN(RNNCell):::process
    Xt(Xt):::process --> RNN
    RNN --> yt-1(yt - 1):::process
    RNN --> yt(yt):::process
    St-1(St - 1):::process --> RNN
    RNN --> St(St):::process

我们无需深入了解RNN的具体实现细节，只