34、循环神经网络与自动语音识别技术解析

循环神经网络与自动语音识别技术解析

循环神经网络（RNN）在机器翻译中的应用

在机器翻译领域，多种循环神经网络架构展现出了不同的性能。

不同架构的对比实验

• 单一层RNN、GRU和LSTM对比 ：在英语 - 法语翻译任务中，对单一层的RNN、GRU和LSTM网络进行了比较。实验发现，LSTM和GRU架构在深度为2层且学习率为0.001时能达到最佳模型效果。
• 双向RNN、LSTM和GRU对比 ：研究双向模型的效果时，发现LSTM和GRU架构的表现优于RNN架构，其中GRU架构略胜一筹。通过观察模型预测的困惑度（ppl），该值为2的损失次方，能在图中更明显地体现效果差异，有助于直观检查曲线。
• 深度双向对比 ：将2层LSTM和GRU模型与单层双向LSTM和GRU模型相结合进行实验。结果表明，在双向比较中，学习率为0.001的2层GRU架构是最佳模型。
• Transformer网络 ：Transformer架构直接将注意力应用于输入序列，不包含循环网络。固定输入和输出维度为256，编码器和解码器均设置4个注意力头，全连接层大小固定为512。实验探索了不同深度和学习率的组合，结果显示4层Transformer架构在学习率为0.0005时表现最佳。

实验结果总结

• 验证集损失比较 ：比较包括最佳RNN、单层单向和双向GRU、2层单向和双向GRU以及4层