从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型

作者丨天雨粟知乎专栏丨机器不学习地址丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/27608348前言好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现，我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq，主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给Decoder，Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。图中每一个box代表了一个RNN单元，通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的，首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程，如果信息量越大，那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大，同 ………………………………