可视化神经机器翻译模型（带注意力机制的序列到序列模型原理）
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内容提要
本文介绍了序列到序列模型，由编码器和解码器组成，已在机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务中成功应用。注意力机制是解决上下文向量瓶颈问题的技术。
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关键要点
- 序列到序列模型是深度学习模型，成功应用于机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务。
- 谷歌翻译在2016年底开始使用序列到序列模型。
- 模型由编码器和解码器组成，编码器处理输入序列并生成上下文向量，解码器根据上下文生成输出序列。
- 上下文向量是一个数字数组，通常由256、512或1024个隐藏单元组成。
- RNN在每个时间步接受输入和隐藏状态，输入需要通过词嵌入算法转换为向量。
- 词嵌入算法将词转换为捕捉语义信息的向量空间。
- 编码器的最后隐藏状态即为传递给解码器的上下文。
- 注意力机制解决了上下文向量瓶颈问题，允许模型关注输入序列的相关部分。
- 注意力模型与经典序列到序列模型的主要区别在于编码器传递更多数据给解码器。
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