论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoderfor Statistical Machine Translation》解析

       论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》是由Kyunghyun Cho等人于2014年发表的。该论文主要有两个贡献：(1)是提出了RNN Encoder-Decoder架构，首次将Seq2Seq模型引入到统计机器翻译（SMT），为后续基于神经网络的机器翻译奠定了基础；(2)是提出了门控循环单元（GRU），通过引入重置门（reset gate）和更新门（update gate）的门控机制，解决了传统RNN的梯度消失问题和长期依赖学习困难。

      本文对该论文的上述两个贡献做详细的讲解。

一、GRU门控循环单元

       GRU的网络架构如下（我借用网上的一张图，在论文中的原始图片并这样，原论文中的图片较为简单，不便于理解）

         与LSTM不同，GRU没有细胞状态，而是直接使用隐藏状态。GRU由两个门控制：重置门（R）和更新门（Z）。

1.1 重置门

• 作用：控制历史隐藏状态对当前候选状态的影响，决定是否“遗忘”部分历史信息。
• 数学表达式：                                                                             （1）
• 功能解析：若，重置门关闭，忽略前一时刻隐藏状态，候选状态仅基于当前输入计算：  适用于需要丢弃无关历史信息的场景；若，保留全部历史信息，候选状态由和共同决定：适用于依赖上下文的任务。
• 示例：在句子“The cat, which ate the fish, was happy”中，处理到“was”时，重置门可能关闭（），忽略“which ate the fish”的中间信息，直接关联主语“The cat”。

1.2 更新门

• 作用：平衡历史隐状态与新候选状态的比例，决定隐状态的更新程度。
• 数学表达式：                                                                           （2）