解密序列建模：理解 RNN、LSTM 和 Seq2Seq
引言
序列建模是在多个领域广泛应用的重要任务，包括自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测、音乐生成和生物信息学等。在这些任务中，历史信息至关重要，模型需要能够基于前面的输入进行推断。例如，在句子“Hasan used to play football and he was pretty good at it”中，预测“He”这个词的前提是对“Hasan”这一信息的保留。因此，必须有一个能够存储和传递历史信息的模块。而传统的人工神经网络（ANN）无法做到这一点，这使得循环神经网络（RNN）的出现成为了解决方案。
RNN（循环神经网络）
RNN 是一种深度学习网络，具备记忆输入序列并通过内部状态进行未来预测的能力。其独特的循环结构使得信息能够在网络中持久存在。
结构
一个典型的单层 RNN 接受输入 (x)，产生输出 (y)，其隐藏状态由 (h) 表示。RNN 的特点在于它的隐藏单元 (h(t)) 同时接收当前输入 (x(t)) 和前一时刻的隐藏状态 (h(t-1))，从而将信息传递至下一个时刻。
应用
RNN 模型在多种情况下表现良好，具体应用可以分为以下几类：
- 多对多：如视频字幕生成和机器翻译。
- 一对多：如图像标题生成。
- 多对一：如情感分析任务。
缺点
然而，RNN 存在一些显著的不足：
- 梯度消失：在反向传播过程中，梯度可能逐渐减小，导致模型训练困难。
- 梯度爆炸：相反地，梯度有时可能迅速增大，导致参数更新不稳定。
- 长期依赖：RNN 能轻易传递短期信息，但在长序列中，长远依赖的处理往往失败。
为了解决这些问题，研究者们提出了改进方法，如梯度裁剪、跳跃连接和加权初始化等，同时发展了更复杂的网络结构，如 LSTM 和 GRU。
LSTM（长短期记忆网络）
LSTM 是 RNN 的一种改进形式，它引入了两种状态：隐藏状态和单元状态，并采用门控机制来管理信息的流入与流出。
结构
LSTM 中包含三种门：输入门、遗忘门和输出门。输入门决定哪些新信息要记入单元状态；遗忘门控制哪些旧信息需要丢弃；输出门则决定输出何种信息。
缺点
尽管 LSTM 改善了 RNN 的许多问题，但仍存在一些限制：
- 过拟合：过于复杂的模型可能导致训练不稳定。
- 内存限制：处理长序列时，内存使用增加，可能无法满足需求。
- 计算复杂性：LSTM 的计算过程较为繁琐，增加了训练时间。
GRU（门控循环单元）
GRU 是 LSTM 的一种简化版本，结合了一些关键特性，旨在提高效率与性能。
Seq2Seq（序列到序列模型）
Seq2Seq 是一个特殊的序列建模架构，广泛应用于机器翻译、文本生成和摘要等任务。其设计允许可变数量的输入和输出序列。
结构
Seq2Seq 模型由编码器和解码器两部分组成，每个部分均以 RNN 形式存在。编码器逐个处理输入序列并更新其隐藏状态，最后生成一个被称为上下文向量的摘要，该向量传递给解码器。解码器根据上下文向量逐步生成输出序列。
缺点
尽管 Seq2Seq 模型在处理可变序列方面表现出色，但仍面临一些挑战：
- 上下文压缩：将输入序列的信息压缩成固定大小的上下文向量会导致细节丢失。
- 短期记忆限制：在长序列中存储长时依赖的信息难度较大。
- 曝光偏差：训练和推理过程中的输入差异可能导致性能不一致。
结论
综合上述内容，循环神经网络的出现极大推动了序列建模的发展。尽管 LSTM 和 GRU 在许多方面改善了传统 RNN 的不足，但仍未完全解决所有问题。随着注意力机制的引入，序列建模正朝着新的方向发展。接下来，我将深入探讨注意力机制及其对现代深度学习的影响。
