Seq2Seq模型

將序列映射到序列的機器學習模型

Seq2seqSequence to sequence模型,是將序列Sequence)映射到序列的神經網絡機器學習模型。這個模型最初設計用於改進機器翻譯技術,可容許機器通過此模型發現及學習將一種語言的語句(詞語序列)映射到另一種語言的對應語句上。[1]除此之外,Seq2Seq也能廣泛地應用到各種不同的技術上,如聊天機器人Inbox by Gmail等,但需要有配對好的文本集才能訓練出對應的模型。[2]

Seq2seq是用於自然語言處理的一系列機器學習方法。[3]應用領域包括機器翻譯,圖像描述,對話模型和文本摘要。[4]

歷史

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此算法最初由Google開發,並用於機器翻譯.[4]

在2019年, Facebook宣布其用於求解微分方程。 相比 MathematicaMATLABMaple等商業解決方案,該算法能夠更快更精準的解決複雜方程。首先,方程被解析為樹形結構來避免書寫方式帶來的偏差。 之後應用一個LSTM神經網絡,基於標準模式識別來處理方程樹。[5]

在2020年,谷歌發布了Meena,一個在341GB數據集上訓練的26億參數的seq2seq聊天機器人。谷歌稱,該聊天機器人的模型容量比OpenAI的GPT-2多出1.7倍.[6]

技術

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Seq2seq將輸入序列轉換為輸出序列。它通過利用循環神經網絡(遞歸神經網絡)或更常用的LSTM GRU英語Gated recurrent unit網絡來避免梯度消失問題。當前項的內容總來源於前一步的輸出。Seq2seq主要由一個編碼器和一個解碼器組成。 編碼器將輸入轉換為一個隱藏狀態向量,其中包含輸入項的內容。 解碼器進行相反的過程,將向量轉換成輸出序列,並使用前一步的輸出作為下一步的輸入。[4]

優化包括:[4]

  • 注意力機制:解碼器的輸入只有一個單獨的向量,這個向量包含輸入序列的全部信息。注意力機制允許解碼器有選擇的分塊地使用輸入序列的信息。
  • 束搜索,而不是選擇單一的輸出(文字)作為輸出、多極有可能選擇是保留,結構化作為一個樹(使用 Softmax 上設置的注意力的分數[7])。 平均編碼器國家加權關注的分布。
  • 存入桶:變序列長度是可能的,因為填補0,這可以做到的輸入和輸出。 然而,如果的序列長度為100和輸入只有3項長、昂貴的空間被浪費。 桶可以不同規模和指定的輸入和輸出的長度。

訓練通常使用通常使用交叉熵損失函數[7]

相關的軟體

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採用類似的算法的軟體包括OpenNMT(Torch英語Torch (machine learning)),Neural Monkey(TensorFlow)和NEMATUS(Theano)。[2]

參考

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參考文獻

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  1. ^ Li, Zuchao and Cai, Jiaxun and He, Shexia and Zhao, Hai, Seq2seq dependency parsing, Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, 2018: 3203––3214 
  2. ^ 2.0 2.1 Overview - seq2seq. google.github.io. [2019-12-17]. (原始內容存檔於2019-09-25). 
  3. ^ Sutskever, Ilya; Vinyals, Oriol; Le, Quoc Viet. Sequence to sequence learning with neural networks. 2014. arXiv:1409.3215  [cs.CL]. 
  4. ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 Wadhwa, Mani. seq2seq model in Machine Learning. GeeksforGeeks. 2018-12-05 [2019-12-17]. (原始內容存檔於2019-12-17) (美國英語). 
  5. ^ Facebook has a neural network that can do advanced math. MIT Technology Review. December 17, 2019 [2019-12-17]. (原始內容存檔於2019-12-27) (美國英語). 
  6. ^ Mehta, Ivan. Google claims its new chatbot Meena is the best in the world. The Next Web. 2020-01-29 [2020-02-03]. (原始內容存檔於2020-01-30) (美國英語). 
  7. ^ 7.0 7.1 Hewitt, John. Sequence 2 sequence Models (PDF). Stanford University. 2018. (原始內容存檔 (PDF)於2019-12-17). 

外部連結

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