序列模型简介

常见有很多序列问题，如语音识别，金融上的，机器翻译，情感识别，计算机视觉，自然与然处理NLP等等很多。其中自然语言处理的输入输出基本上都是序列，序列问题是自然语言处理最本质的问题。

1. 序列模型类型

序列模型：就是输入输出均为序列数据的模型，序列模型将输入序列数据转换为目标序列数据。
一对多，多对一，部分多对多，完全多对多

1. 经典的seq2seq模型

seq2seq是序列问题中一个非常重要的模型，很多的序列问题都可以用seq2seq来解决，比如说机器翻译、语音转文字、图像标注、文本总结等等。seq2seq基本框架还适用于图像压缩，超分辨率等计算机视觉的问题。

该模型就是多对多类型的（编码-解码模型）

通过encoder对源语言（输入）进行编码得到fixed length的上下文向量（content vector）c，然后在从c恢复出要翻译的目标语言（输出）。
基于CNN的seq2seq:

基于LSTM：

RNN优点：

1. Model of choice for learning variable-length representations（可处理变长句子）
2. Natural fit for sentences of pixels（可按单词为单位进行处理）

RNN缺点：

1. Sequential computationsinhibits parallelization（无法并行计算）
2. No explicit modeling of long and short range dependencies（对于长短期的记忆没有明显的表征建模，我理解应该是有定性无定量的意思吧）
3. We want to model hierarchy（我理解：模型不是层次的，而是摊开的）
4. Transmitting local and global information through one bottleneck[hidden state]（所有的输入信息都是压缩在了上下文向量c中）

CNN优点：

1. Trivial to parallelize(per layer)（非常适合并行化处理）
2. Exploits local dependencies（很好的捕捉到局部依赖，我理解：卷积操作就是一个个step挪动的，每个细节都会cover到）
3. interaction distance’between positions linear or logarithmic Long-distance dependencies require many layers（例如下图中的例子，每个卷积只会捕捉到3个词的信息，如果词相隔较远，则需要在后面的conv层才能捕捉到它们的相关信息）

常见的基于CNN的机器翻译模型：

2.注意力机制Attention

带有注意力的循环神经网络 RNNs With Attention
Removes bottleneck of Encoder-Decoder Model
Provides context for given decoder step

总结：

• 如何实现并行计算同时缩短依赖距离：采用自注意力机制
• 如何像CNN一样考虑到多通道信息：采用多头注意力
• 自注意力机制损失了位置信息，如何补偿：位置嵌入
• 后面的层中位置信息消散：残差连接