本文简要介绍seq2seq，即序列到序列的基本知识，是深度学习和NLP中一个重要的知识。

从三部分来说，seq2seq基本简介，应用场景和原理解析。

一、什么是Seq2Seq

所谓Seq2Seq(Sequence to Sequence)，即序列到序列模型，就是一种能够根据给定的序列，通过特定的生成方法生成另一个序列的方法，同时这两个序列可以不等长。这种结构又叫Encoder-Decoder模型，即编码-解码模型，其是RNN的一个变种，为了解决RNN要求序列等长的问题。

举一个简单的例子，在机器翻译中，源语言和目标语言的长度往往不相等。如，当我们使用机器翻译时：输入(Hello) -->输出(你好)。再比如在人机对话中，我们问机器：“你是谁？”，机器会返回答案“我是某某某”。

机器翻译，人机对话，聊天机器人等，都用到了我们所说的Seq2Seq，如图是一个简单的邮件对话的场景。

  结构如上图所示，在编码过程中，输入序列通过Encoder，得到语义向量C，语义向量C作为Decoder的初始状态 h0，参与解码过程，生成输出序列。此处Encoder和Decoder都是RNN单元，C可以看作输入序列内容的一个集合，输入序列所有的语义信息都包含在C这个向量里面。详见第三部分原理解析。

同时，Seq2Seq使用的都是RNN单元，一般为LSTM和GRU。

二、Seq2Seq的应用场景

 Seq2Seq的应用随着计算机科学与技术的发展，已经在很多领域产生了应用，如：

（1）机器翻译：Seq2Seq最经典的应用，当前著名的Google翻译就是完全基于 Seq2Seq+Attention机制开发的。

（2）文本摘要自动生成：输入一段文本，输出这段文本的摘要序列。

（3）聊天机器人：第二个经典应用，输入一段文本，输出一段文本作为回答。

（4）语音识别：输入语音信号序列，输出文本序列。

（5）阅读理解：将输入的文章和问题分别编码，再对其解码得到问题的答案。

（6）图片描述自动生成：自动生成图片的描述。

（7）机器写诗歌，代码补全，故事风格改写，生成commit message等。

三、 Seq2Seq原理解析

3.1 最基础的结构

 如上图，Seq2Seq最基础的结构由三部分组成，编码器，语义向量C和解码器，C是连接二者的。编码器通过学习，将输入序列编码成一个固定大小的状态向量C，作为解码器的输入，解码器RNN通过对C的学习进行输出。

再补充一遍，此处解码器和编码器都代表一个RNN，通常为LSTM和GRU。

3.2 Seq2Seq结构详解

其基本思想利用两个RNN，一个作为Encoder，一个作为Decoder。前者负责将输入的文本序列压缩成指定长度的向量，即语义向量C，这个向量可以看作输入序列的语义，这个过程成为编码。

编码一般有两种方式，将RNN最后一个状态做一个变换得到语义向量，或者将输入序列的所有隐含状态做一个变换得到语义向量。

 Decoder负责根据语义向量生成指定的序列，即解决问题的序列，即解码。如下图，最简单的方式是将语义向量C作为初始状态输入到Encoder的RNN中，得到输出序列。此时上一时刻的输出会成为当前时刻的输入，而且语义向量C只作为初始状态参与运算，后面运算与C无关。

第二种方式语义向量C参与序列所有时刻的运算，如下图，上一时刻的输出仍然作为当前时刻的输入，但C参与每个时刻的运算。

 3.3 Seq2Seq训练原理

首先，对于普通RNN的训练，我们比较理解，简单来说就是学习概率分布，然后预测，比如输入前t 个 时刻数据，预测 t+1 时刻的数据。常见的是字符预测或者温度预测。一般我们在输出层（即预测结果层）使用softmax函数，就得到每个分类的概率，然后哪个最大哪个就为预测结果。

简单来说，对于普通RNN的一个训练样本x1，x2，……，xT，其计算的概率是当x1，x2，……，x(T-1)成立时时，xT成立的概率。即整个序列的概率为：

 而对于两个RNN组成的解码编码器，其是输入一个序列，结果是输出一个序列，即输入序列成立的前提下，输出序列成立的概率，即整个序列的概率为：

 然后结果就是求概率最大的输出序列，作为结果即可。

 3.4 典型实例

 首先来一波显然的实例，机器自动作诗的实例：

说明一下，在本图中有两个点：

（1）解码Decoder每个阶段，每次都会参照中间状态向量C（下边Attention会用到这个），而不是只作为初始状态；

（2）目前，输入的语句序列一般为倒序输入； 

 其次，来看一个加了Attention机制的Seq2Seq：

 LSTM模型虽然具有记忆性，但是当编码阶段Encoder输入序列过长时，解码阶段的LSTM也无法很好的针对过早的输入序列解码，所以Attention注意力分配的机制被提出。此时，在解码的每一步解码时，都能有一个输入，对输入序列所有隐藏层信息h1，h2，……进行加权求和（显然对应的 Ht 和 ht 权重最大，其他的权重相对较小）。即每次预测该步时就先把所有输入序列的隐藏层信息都看一遍，决定预测当前词和输入序列的哪些词最相关，提高预测质量。

这里再多余的详细解释一下计算过程。

Attention机制表示在解码Decoder阶段，每次都需要有三个输入，解码阶段上一层的隐藏状态S(i-1)，上一阶段的预测输入y(i)，本次预测对应的编码阶段的上下文向量C(i)，则本次解码阶段的新状态S(i)由三者的一个非线性函数得出：

其中，S(i-1)和y(i)分别为解码阶段上一个状态的隐藏状态和预测输出值，C(i)为编码阶段每个时刻输出状态的加权平均和，计算如下：

 其中a(ij)是输入 i 对应的状态 h(j) 的权重大小，计算公式为：

 其中 e(ij) 计算公式为：

 四、Seq2Seq训练以及数据处理

 这里说一下数据预处理和怎么去训练的。

有同学可能要问，CNN是卷积层连接全连接层，最后输出层有若干个分类，哪个类别概率最大就是哪个，那RNN作为预测数据的网络，输出的不应该是预测的一个什么值嘛？这个预测的值是怎么回事，输出的预测值不应该是一个数字嘛，一个随机数？那怎么通过RNN的训练得出输出这个随机数呢？

其实不是的，所有的神经网络，训练最后输出的，都一定是概率。即最后的全连接层，得到结果的分类层都是有很多的类别，然后哪个概率最大就选哪个。

就拿人机对话为例，我们输入一句话，机器输出对应回答的句子，处理方法如下：

（1）假设有10000个问答句作为训练样本，我们统计得到1000个互异的字和每个字出现的次数；

（2）根据统计得到的这1000个字，按照字数从多到少排序，即0-999结束，得到字典表；

（3）基于得到字典表，对问答句进行one-hot编码；

（4）由于编码难度较大且0多，我们进行embedding降维，得到特征矩阵；

（5）得到特征矩阵后就可以作为输入，然后预测时输出的值是分类个数为1000的分类器，哪个概率最大预测所得就是对应的哪个字。

 总结重点：

总的来说Seq2Seq就是两个RNN拼起来的一个具有特殊用处的神经网络，可以用来机器翻译，人机对话等。注意理解下面几点：

（1）三部分：解码器，编码器，连接前两者（两个RNN）的语义向量C；

（2）C一般作为解码器RNN的初始状态h0，也有可能每步都参与运算；

（3）理解上一时刻的输出作为当前时刻的输入；

（4）理解RNN预测是怎么实现的，数据经过处理。