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1 seq2seq模型简介

seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。目前，【seq2seq+attention】（注意力机制）已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出，注意力机制于2015年被提出，两者于2017年进入疯狂融合和拓展阶段。

1.1 seq2seq原理

通常，编码器和解码器可以是一层或多层 RNN、LSTM、GRU 等神经网络。为方便讲述原理，本文以 RNN 为例。seq2seq模型的输入和输出长度可以不一样。如图，Encoder 通过编码输入序列获得语义编码 C，Decoder 通过解码 C 获得输出序列。

Encoder

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

Decoder

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

说明：xi、hi、C、h’i 都是列向量

1.2 seq2seq+attention原理

普通的 seq2seq 模型中，Decoder 每步的输入都是相同的语义编码 C，没有针对性的学习，导致解码效果不佳。添加注意力机制后，使得每步输入的语义编码不一样，捕获的信息更有针对性，解码效果更佳。

Encoder

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

Decoder

$\large h=\{h_1,h_2,...,h_n\}$

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

（1）标准 attention

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

其中，v、W、U 都是待学习参数，v 为列向量，W、U 为矩阵

（2）attention 扩展

扩展的 attention 机制有3种方法，如下。其中，v、W 都是待学习参数，v 为列向量，W为矩阵。相较于标准的 attention，待学习的参数明显减少了些。

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

说明：xi、hi、Ci、h’i、wi 、ei 都是列向量，h 是矩阵

2 安装seq2seq

下载【https://github.com/farizrahman4u/recurrentshop】，解压，通过cmd进入文件，输入 python setup.py install
下载【https://github.com/farizrahman4u/seq2seq】，解压，通过cmd进入文件，输入 python setup.py install
重启编译器

若下载比较慢，可以先通过【码云】导入，再在码云上下载，如下：

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

本文以MNIST手写数字分类为例，讲解 seq2seq 模型和 AtttionSeq2seq 模型的实现。关于MNIST数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。

笔者工作空间如下：

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

代码资源见–>seq2seq模型和基于注意力机制的seq2seq模型

3 SimpleSeq2Seq

SimpleSeq2Seq(input_length, input_dim, hidden_dim, output_length, output_dim, depth=1)

Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

input_length：输入序列长度
input_dim：输入序列维度
output_length：输出序列长度
output_dim：输出序列维度
depth：Encoder 和 Decoder 的深度，取值可以为整数或元组。如 depth=3，表示 Encoder 和 Decoder 都有 3 层；depth=(3, 4) 表示 Encoder 有3层和 Decoder 有4层

SimpleSeq2Seq.py

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from seq2seq.models import SimpleSeq2Seq
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Flatten

#载入数据
def read_data(path):
    mnist=input_data.read_data_sets(path,one_hot=True)
    train_x,train_y=mnist.train.images.reshape(-1,28,28),mnist.train.labels,
    valid_x,valid_y=mnist.validation.images.reshape(-1,28,28),mnist.validation.labels,
    test_x,test_y=mnist.test.images.reshape(-1,28,28),mnist.test.labels
    return train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y

#SimpleSeq2Seq模型
def seq2Seq(train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y):
    #创建模型
    model=Sequential()
    seq=SimpleSeq2Seq(input_dim=28,hidden_dim=32,output_length=10,output_dim=10)
    model.add(seq)
    model.add(Flatten())  #扁平化
    model.add(Dense(10,activation='softmax'))
    #查看网络结构
    model.summary()
    #编译模型
    model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
    #训练模型
    model.fit(train_x,train_y,batch_size=500,nb_epoch=25,verbose=2,validation_data=(valid_x,valid_y))    
    #评估模型
    pre=model.evaluate(test_x,test_y,batch_size=500,verbose=2)
    print('test_loss:',pre[0],'- test_acc:',pre[1])
   
train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y=read_data('MNIST_data')
seq2Seq(train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y)

网络各层输出尺寸：

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
model_14 (Model)             (None, 10, 10)            10368     
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 100)               0         
_________________________________________________________________
dense_23 (Dense)             (None, 10)                1010      
=================================================================
Total params: 11,378
Trainable params: 11,378
Non-trainable params: 0

网络训练结果：

Epoch 23/25
 - 17s - loss: 0.1521 - acc: 0.9563 - val_loss: 0.1400 - val_acc: 0.9598
Epoch 24/25
 - 17s - loss: 0.1545 - acc: 0.9553 - val_loss: 0.1541 - val_acc: 0.9536
Epoch 25/25
 - 17s - loss: 0.1414 - acc: 0.9594 - val_loss: 0.1357 - val_acc: 0.9624
test_loss: 0.14208583533763885 - test_acc: 0.9567999958992004

4 AttentionSeq2Seq

AttentionSeq2Seq(input_length, input_dim, hidden_dim, output_length, output_dim, depth=1)

input_length：输入序列长度
input_dim：输入序列维度
output_length：输出序列长度
output_dim：输出序列维度
depth：Encoder 和 Decoder 的深度，取值可以为整数或元组。如 depth=3，表示 Encoder 和 Decoder 都有 3 层；depth=(3, 4) 表示 Encoder 有3层和 Decoder 有4层

AttentionSeq2Seq.py

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from seq2seq.models import AttentionSeq2Seq
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Flatten

#载入数据
def read_data(path):
    mnist=input_data.read_data_sets(path,one_hot=True)
    train_x,train_y=mnist.train.images.reshape(-1,28,28),mnist.train.labels,
    valid_x,valid_y=mnist.validation.images.reshape(-1,28,28),mnist.validation.labels,
    test_x,test_y=mnist.test.images.reshape(-1,28,28),mnist.test.labels
    return train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y

#AttentionSeq2Seq模型
def seq2Seq(train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y):
    #创建模型
    model=Sequential()
    seq=AttentionSeq2Seq(input_length=28,input_dim=28,hidden_dim=32,output_length=10,output_dim=10)
    model.add(seq)
    model.add(Flatten())  #扁平化
    model.add(Dense(10,activation='softmax'))
    #查看网络结构
    model.summary()
    #编译模型
    model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
    #训练模型
    model.fit(train_x,train_y,batch_size=500,nb_epoch=25,verbose=2,validation_data=(valid_x,valid_y))    
    #评估模型
    pre=model.evaluate(test_x,test_y,batch_size=500,verbose=2)
    print('test_loss:',pre[0],'- test_acc:',pre[1])
   
train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y=read_data('MNIST_data')
seq2Seq(train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y)

网络各层输出尺寸：

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
model_102 (Model)            (None, 10, 10)            24459     
_________________________________________________________________
flatten_6 (Flatten)          (None, 100)               0         
_________________________________________________________________
dense_176 (Dense)            (None, 10)                1010      
=================================================================
Total params: 25,469
Trainable params: 25,469
Non-trainable params: 0

网络训练结果：

Epoch 23/25
 - 36s - loss: 0.0533 - acc: 0.9835 - val_loss: 0.0719 - val_acc: 0.9794
Epoch 24/25
 - 37s - loss: 0.0511 - acc: 0.9843 - val_loss: 0.0689 - val_acc: 0.9800
Epoch 25/25
 - 37s - loss: 0.0473 - acc: 0.9860 - val_loss: 0.0700 - val_acc: 0.9802
test_loss: 0.06055343023035675 - test_acc: 0.9825000047683716

SimpleSeq2Seq 模型和 AttentionSeq2Seq 模型的预测精度分别为 0.9568、0.9825，说明添加注意力机制后，预测精度有了明显的提示。

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/234854.html原文链接：https://javaforall.net

seq2seq模型是什么_seq2seq原理

1 seq2seq模型简介

1.1 seq2seq原理

1.2 seq2seq+attention原理

2 安装seq2seq

3 SimpleSeq2Seq

4 AttentionSeq2Seq

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seq2seq模型是什么_seq2seq原理

1 seq2seq模型简介

1.1 seq2seq原理

1.2 seq2seq+attention原理

2 安装seq2seq

3 SimpleSeq2Seq

4 AttentionSeq2Seq

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