基于多层卷积神经网络的Seq2Seq模型
本文作者刘屹，本文主要讲述了基于多层卷积神经网络的Seq2Seq模型。
ConvNet+Seq2Seq端对端模型架构，摘自《Convolutional Sequence to Sequence Learning》
目前，Seq2Seq是文本生成相关应用地主流模型。Seq2Seq模型在Encoder端和Decoder端推荐使用基于RNN的GRU或LSTM“记住”文本序列的历史信息，并推荐使用attention技术。然而，RNN的时序依赖性问题，在模型训练阶段无法并行化，有可能导致训练时间过长。论文《Convolutional Sequence to Sequence Learning》研究结果表明，基于多层卷积神经网络（CNN）在Seq2Seq模型的优化和应用已经取得了较大的技术突破，CNN支持文本处理并行化，论文实验表明，相比RNN能大幅地缩短训练时间，并在翻译系统主流测试集中取得了state-of-the-art的性能结果。
01
动机
传统的seq2seq模型是基于RNN来实现的。论文《Convolutional Sequence to Sequence Learning》，简称ConvS2S，提出使用多层卷积网络客服RNN主要存在地两大缺陷：
（1）RNN下一个时刻的输出要依赖于上一个时刻的输出，从而导致无法在整个序列上进行并行处理，这会引起训练时间过长的问题。针对这一问题，ConvS2S的做法是将CNN引入到Seq2Seq中，这样既可以处理序列变长的问题，又可以实现在序列不同位置的并行计算。
（2）RNN的另一个缺陷在于，对于一个长度为N的序列，要建立long-range dependencies，需要经过O(N)次运算，而对于卷积核宽度为k的多层CNN来说，理论上只需要O(N/k)次并行运算。
02
模型简析
（1）Embedding层：不仅用分布式词向量w，表征每个词的特征，还加入了位置向量p表示词所在的位置信息，从而对CNN的卷积和，加入位置感。因此，Encoder或Decoder端的输入token向量表示为
e=(w1+p1，…，wm+pm)
（2）Block层：block是Encoder/Decoder的基本组成单位，包括一个卷积操作和门线性单元（Gated linear units，GLU，细节具体可参考facebook相关论文）。当对 a层 block 进行堆叠时，若卷积窗口大小为k，则每个输出要依赖于a(k-1)+1个输入。卷积核计算公式，参考特征向量h的生成，接着将每个卷积窗内的输入映射为一个大小为Y=[A,B]的向量（A，B的维度均为d）。在Y上，该模型使用GLU进行了处理，得到了对输入句的最终表示：
（3）Multi-step Attention：在解码器decoder的每一层，都单独使用了attention机制：解码器的attention计算公式参考d，a，c的计算公式，最后，在decoder的第L层（最后一层）得到特征向量h，作为输出词概率softmax公式的输入；
03
主要实验结果
— End —
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