Transformer---RNN网络_transformer+rnn

1、什么是seq2seq？

简单来说就是模型输入是序列，输出也是序列。典型的任务有：机器翻译任务，文本摘要任务。

2、seq2seq模型如何处理文本/长文本序列？

使用循环神经网络来处理长文本序列，循环神经网络设置了循环结构，事件链之间存在依赖关关系。

3、RNN存在问题？

• 不同时态相互依赖，所以需要存储各个时态的状态信息，且无法并行计算，因此训练时内存消耗大，速度慢
• 隐藏态包含了整个句子的信息，这边造成了瓶颈，当句子较长时，假设有500个word，那么，隐藏态很难包含前499个单词序列的信息，使得处理长文本时面临挑战。

4、对RNN的改进—attention技术解决以上挑战

attention技术使得更多的信息传递给decoder，并且通过attention可以使得模型更加关注到输入序列的重要信息，如翻译中文学生时，更加关注到英文student。
下图是上图中解码器（紫色）展示了带有attention的解码过程：

h1，h2和h3代表了三个单词，即通过encoder的编码的三个隐藏态
可视化注意力机制：

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