50、自动编码器与生成对抗网络：无监督学习与生成式学习

自动编码器与生成对抗网络：无监督学习与生成式学习

1. 神经网络架构的未来趋势

在深度学习领域，很难准确预测明年哪种架构会占据主导地位。目前，Transformer 架构显然是主流，但未来可能会是卷积神经网络（CNNs），例如 2018 年 Maha Elbayad 等人的论文中，研究人员将掩码二维卷积层用于序列到序列任务。甚至循环神经网络（RNNs）也有可能卷土重来，像 2018 年 Shuai Li 等人的论文表明，通过使给定 RNN 层中的神经元相互独立，可以训练出能够学习更长序列的更深层 RNN。

2. 练习题

2.1 练习题列表

以下是一些相关的练习题：
1. 使用有状态 RNN 与无状态 RNN 的优缺点分别是什么？
2. 为什么人们在自动翻译中使用编码器 - 解码器 RNN，而不是普通的序列到序列 RNN？
3. 如何处理可变长度的输入序列？可变长度的输出序列又该如何处理？
4. 什么是束搜索，为什么要使用它？可以使用什么工具来实现它？
5. 什么是注意力机制，它有什么帮助？
6. Transformer 架构中最重要的层是什么，其目的是什么？
7. 什么时候需要使用采样 softmax？
8. 选择一个特定的嵌入式 Reber 语法，训练一个 RNN 来识别字符串是否符合该语法。首先需要编写一个函数，生成一个包含约 50% 符合语法的字符串和 50% 不符合语法的字符串的训练批次。
9. 训练一个编码器 - 解码器模型，将日期字符串从一种格式转换为另一种格式，例如从 “April 22, 2019” 转换为 “2019 - 04 - 22”。
10. 完