本文主要是介绍2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P32 Transformer，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、 seq2seq
1. 含义
输入一个序列，机器输出另一个序列，输出序列长度由机器决定。
- 文本翻译：文本至文本；
- 语音识别：语音至文本；
- 语音合成：文本至语音；
- 聊天机器人：语音至语音。
2. 应用
自然语言处理（NLP问题），不过seq2seq有时候不一定是最佳的解决方法。
语音辨识
输入是声音讯号的一串的vector,输出是语音辨识的结果,也就是输出的这段声音讯号,所对应的文字⇒输出的长度由机器自己决定
机器翻译
机器读一个语言的句子,输出另外一个语言的句子,
输入的文字的长度是N,输出的句子的长度是N',那N跟N'之间的关系,也要由机器自己来决定
语音翻译
把他听到的英文的声音讯号翻译成中文文字
（动机：世界上有很多语言,他根本连文字都没有，不能用1.+2.串接）
训练数据：乡土剧语音+字幕
新词：硬train一发
语音合成Text-to-Speech (TTS) Synthesis
输入文字 输出声音讯号
Chatbot
输入输出都是文字
利用人的对话进行训练
Question Answering (QA)
很多natural language processing的任务,都可以想成是question answering,QA的任务。QA的问题,就可以用Seq2Seq model来解
⇒具体来说，Seq2Seq model输入的就是有问题跟文章把它接在一起,输出就是问题的答案
⇒输入一个文字序列→输出一个文字序列
- 翻译
- 摘要
- 情感分析
▶️对多数NLP的任务,或对多数的语音相关的任务而言,往往為这些任务特制化模型,你会得到更好的结果
https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/dlhlp/2020-spring.html
Syntactic Parsing句法分析（文法剖析）
grammar as a Foreign Language
例如，给机器一段文字，Deep learning is very powerful，机器要做的事情是产生一个文法的剖析树 。
输出结果（剖析树）告诉我们，deep 加 learning 合起来是一个名词短语，very 加 powerful 合起来是一个形容词短语，形容词短语加 is 以后会变成一个动词短语，动词短语加名词片语合起来是一个句子
文法剖析要做的事情就是产生这样子的一个 Syntactic tree，所以在用 deep learning 解决 文法剖析的任务里面，输入是一段文字（一个Sequence），输出是一个树状的结构，（可以把他看作是一个Sequence，一个代表句法分析树的序列）
multi-label classification
（多标签分类问题：同一个对象可以属于多个class
区分：
- multi-class classification：为样本从数个 class 中选择某一个 class（多对一）
- multi-label classification：同一个样本可以属于多个 class （一对多）
难点：每篇文章对应几个 class 不好确定 ⇒ seq2seq 决定要输出几个
Object Detection 物体检测
图像识别领域
3. Seq2seq 实现方式
seq2seq's model = Encoder（编码器） + Decoder（解码器）
这两部分可以使用RNN或transformer实现，seq2seq主要是为了解决输入和输出长度不确定的情况。
Encoder：将输入（文字、语音、视频等）编码为单个向量，这个向量可以看成是全部输入的 抽象表示。
Decoder：接受 encoder 输出的向量，逐步解码，一次输出一个结果，每次输出会影响下一次的输出，开头加入 <BOS> 表示开始解码， <EOS> 表示输出结束。
① Encoder
用途：输入一排向量（序列），输出另外一排同样长度的向量（序列）
可以使用：Self-attention，RNN，CNN
A、encoder 就是通过多层 block（模块），将输入转换成向量。每一个 block 都包含若干层（ self-attention 和 fully connect 等网络结构 )，每个 block 输入一排向量，输出相同数量的一排向量。
B、block 的内部细节构成如下（在 input 送入 block 之前，需先进行 positional encoding，这个知识点在 self - attention 中有提过）。
C 、 它考虑所有输入向量后的输出向量，其中 b 是原来的 input 向量，经过残差网络（residual connection：把 a vector 加上它的 b input vector 作为 output ）和标准化后，送到全连接神经网络 FC ，由于在 FC network 中也有 residual 的架构，因此需要再经过一组 残差网络 + 标准化 后得到输出。（注意：这里的标准化是 layer normalization 而不是 batch normalization）。这个输出才是 residual network 里一个 block 的输出。
batch normalization：对 不同的 example 不同 feature 的 同一个 dimention 去计算平均值 mean 和标准差 standard deviation。
layer normalization：对 同一个 example 同一个 feature的 不同 dimention 去计算平均值 mean 和标准差 standard deviation。
To Learn more
1.transformer的encoder变式
如：Residual与Normalization的顺序调换
2.为什么是layer Norm:Power Norm
Power Norm：Rethinking Batch Normalization In Transformers,
https://arxiv.org/abs/2003.07845
② Decoder
decoder主要有两种：AT（autoregressive）与 NAT（non-autoregressive），Decoder 要做的事情：产生最终的输出结果
A、autoregressive（AT）decoder ：以语音辨识为例
1. 向 Decoder 输入 Encoder 产生的向量
2. 在 Decoder 可能产生的文字库里多加一个标识字符 BEGIN ，它代表 “ Decoder 开始识别” 来提醒机器（BOS： begin of sentence）
NLP 的问题中，每一个 Token 用一个 One-Hot 的 Vector 来表示，其中正确的类别标识是 1，其他都是 0，其中 BEGIN 也是用 One-Hot Vector 来表示
3. 经过 softmax 之后，Decoder 会输出一个和 输入的 Vocabulary Size 一样的向量长度的 向量结果。对比已知文字库，找到相似度最高的字符就是最终输出的字符。（这里“机”字 就是这个 Decoder 的第一个输出）
Vocabulary Size：取决于你输出的单位。比如输出中文，则size是中文方块字的数目。
4. 再把上一步的输出当做下一个的输入。（在本例中，第二次 Decoder 把 “机” 当做是 Decoder 的 Input，在上一步 “机” 是 Decoder 的输出结果）经过一系列相同的操作后我们会得到第二次 Decoder 的输出，再作为第三次的输入，继续输出后续的文字，以此类推……
5. 机器自己决定输出的长度：一个特别的标识符 ”END” 代表工作结束
总结： 除了中间的部分，Encoder 跟 Decoder 并没有太大的差别。最后我们可以再做一个 Softmax，可以通过计算输出的概率分布与 Ground Truth 之间的 交叉熵（Cross Entropy）并求梯度实现优化，交叉熵的值越小越好。
缺点：如果Decoder 看到错误的输入，让 Decoder 产生错误的输出并被代入到下一步 Decoder 工作的输入中,会会造成 Error Propagation（一步错，步步错）⇒ 解决：Teacher Forcing技术 （但是测试的时候 显然没有正确答案可以给 Decoder 看）
由于 Teacher Forcing的存在，训练跟测试的情景不一致。Decoder 在训练的时候永远只看过正确的东西，但是在测试的时候，仍然会导致一步错、步步错。
解决：给 Decoder 的输入加一些错误的东西 ⇒ Scheduled Sampling（但是也会一定程度损害平行化的能力）
B、Non-autoregressive (NAT) decoder
① 特点：NAT 不是依次有序进行 decoder 工作并挨个输出，而是一次性在输入时赋予 整个句子 一整排的 “ BEGIN ” 标识，把整个句子的 decoder 结果一次性都输出
② 思路：如何确定BEGIN的个数：
- 另外训练一个 Classifier，输入 Encoder 的 Input vector，输出是一个数字（代表 Decoder 应该要输出的长度）
- 给它若干个 BEGIN 的 Token，比如输出句子的最大长度不超过 300，就给 input 300 个 BEGIN token，然后就会相应地一次性输出 300 个字（遇到有输出 END 时表示这个句子输出结束），但是可能会比较耗费内存空间
③ 好处：
- 并行化。NAT 的 Decoder 不管 input 句子的长度大小，都是一次性输出完整的句子结果，所以在执行速度上 NAT 的 Decoder 比 AT 的 Decoder 要快
- 容易控制输出长度。
④ 应用：
常用在语音合成，例如：利用其中一个 决定 NAT 的 Decoder 应该输出的长度的 Classifier，我们可以通过设置这个输出长度的大小以调整语音的速度。（如果要让输出的语音讲快一点，就把 Classifier 输出的长度数值 除以 N，它讲话速度就变成 N 倍速；同理，如果想要合成的语音变为慢速，就把 Classifier 输出的长度数值乘 N 倍）
⑤ 缺点：虽然 NAT 看起来有很多优点（尤其是并行化），但是 NAT 的 Decoder 实际上 Performance 往往都不如 AT 的 Decoder。为什么NAT 没有 AT 实际效果好 ⇒ Multi-Modality 参考链接
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