序列到序列（Seq2Seq）教程

序列到序列（Seq2Seq）模型是一种强大的神经网络架构，常用于机器翻译、文本摘要、对话系统等领域。本教程将介绍Seq2Seq模型的基本原理和实现方法。

Seq2Seq模型概述

Seq2Seq模型由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量，解码器则根据编码器的输出和目标序列的预测值生成输出序列。

编码器

编码器通常使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）实现。以下是一个简单的编码器示例：

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)

    def forward(self, input_seq):
        hidden = (torch.zeros(1, input_seq.size(0), self.hidden_size),
                  torch.zeros(1, input_seq.size(0), self.hidden_size))
        output, _ = self.lstm(input_seq, hidden)
        return output

解码器

解码器也使用RNN或LSTM实现，但通常需要额外的注意力机制来提高模型性能。以下是一个简单的解码器示例：

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, output_size):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input_seq, hidden):
        output, hidden = self.lstm(input_seq, hidden)
        output = self.linear(output[-1])
        return output, hidden

注意力机制

注意力机制是Seq2Seq模型的核心组成部分，它允许解码器关注编码器输出中的关键信息。以下是一个简单的注意力机制示例：

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(Attention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.linear_in = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.linear_out = nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size)

    def forward(self, hidden, encoder_outputs):
        # 计算注意力权重
        attn_weights = torch.bmm(hidden[-1].unsqueeze(1), encoder_outputs)
        attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=2)
        # 计算加权编码器输出
        context = torch.bmm(attn_weights, encoder_outputs)
        # 结合解码器和编码器输出
        combined = torch.cat((hidden[-1], context), 1)
        output = self.linear_out(combined)
        return output, attn_weights

实例链接

更多关于Seq2Seq模型的实现和优化，可以参考以下链接：

图片示例