专题-序列建模

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2023-12-01

相关专题

序列建模简述

从循环到卷积，探索序列建模的奥秘 - 机器之心
序列建模就是将一个输入/观测序列映射到一个输出/标记序列《统计学习方法》中称之为标注问题
在传统机器学习方法中，常用的模型有：隐马尔可夫模型（HMM），条件随机场（CRF）等机器学习专题 TODO
在深度学习领域的很长一段时间里，RNN/LSTM 都是序列建模的首选。《深度学习》 10 序列建模：循环和递归网络
最近，CNN 开始在序列建模领域流行，一个关键想法是——在一维时间序列上使用一维卷积运算

> [CNN for Sentence Classification](https://arxiv.org/abs/1408.5882) (Kim, 2014)

Seq2Seq

Seq2Seq 的核心思想是把一个输出序列，通过编码（Encode）和解码（Decode）两个过程映射到一个新的输出序列。
Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention — PyTorch
经典的 Seq2Seq 模型中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）都使用 RNN 进行建模

上图是一次机器翻译的过程，输入是一个源语言的一个句子 "A B C"，Encoder 一次读入每个单词直到结束符 <EOS>（End of Sequence）；
在解码的第一步，Decoder 先读取 Encoder 的最终状态，生成目标语言的第一个词 'W'，接着 Decoder 读取第一步的输出 'W' 作为第二步的输入，进而生成第二个词 'X'，如此直到生成 <EOS> 或达到指定最大长度。
Decoder 生成每个词还要结合当前时间步的隐状态（如果是 LSTM 还有记忆状态），更深入的细节暂时略过。
Seq2Seq 之所以流行，是因为它为不同的问题提供了一套端到端（End to End）的解决方案，免去了繁琐的中间步骤，从输入直接得到结果.
根据任务的输入输出差异，编码器和解码器的设计也不尽相同，但是“Encoder-Decoder”的结构都是一致的。
- 机器翻译：输入源语言的一个句子，输出目标语言的句子；
- 机器问答：输入问题/查询，输出答案；
- 文本摘要：输入一个长句或段落，输出一个摘要短句；
- 语音识别：输入是音频序列信号，输出为识别出的文本；
- 图像描述：输入是图像经过视觉网络的特征，输出是图像的描述文本。
- ...

解码方法（贪心、Beam Search、维特比算法）

Seq2Seq 中的解码方法主要有三种：贪心、Beam Search、维特比算法（动态规划）
这三种方法的思想本质上是一致的，假设选取相同的评价标准（比如概率最大、路径最短等）
- 贪心每到达一个节点，只选择当前状态的最优结果，其他都忽略，直到最后一个节点；贪心法只能得到某个局部最优解；
- Beam Search 会在每个节点保存当前最优的 k 个结果（排序后），其他结果将被“剪枝”，因为每次都有 k 个分支进入下一个状态。Beam Search 也不能保证全局最优，但能以较大的概率得到全局最优解。
- 维特比算法利用动态规划的方法可以保证得到全局最优解，但是当候选状态极大时，需要消耗大量的时间和空间搜索和保存状态，因此维特比算法只适合状态集比较小的情况。

Beam Search（集束搜索）

Beam Search 是一种启发式算法
该方法会保存前 beam_size 个最佳状态，每次解码时会根据所有保存的状态进行下一步扩展和排序，依然只保留前 beam_size 个最佳状态；循环迭代至最后一步，保存最佳选择。
Beam Search 图示
当 beam_size = 1 时，Beam Search 即退化为贪心搜索
一般为了计算资源和性能的平衡，beam_size 会选择一个适中的范围；通常 beam_size 取 8~12 即可（机器翻译、文本摘要）

维特比（Viterbi）算法 TODO

维特比算法通俗理解-码农场
利用动态规划可以求解任何图中的最短路径问题；
维特比算法是针对一种特殊的图结构——“篱笆网络”——而提出的算法，用于在概率图模型中求解概率最大路径；

其他最短路径算法

Dijkstra 算法（迪杰斯特拉算法）
- 基于贪心
- 用于求解某个顶点到其他所有顶点之间的最短路径
- 时间复杂度 O(N^2)
- Dijkstra 算法的使用范围比 Viterbi 算法更广，可用于求解大部分图结构中的最短路径。
Floyd 算法（弗洛伊德算法）
- 求解的是每一对顶点之间的最短路径
- 时间复杂度 O(N^3)

构建 Seq2Seq 一般做法

堆叠 RNN/CNN
CNN 与序列建模
Dropout 机制
残差连接
Attention 机制

序列的表示学习

序列的表示学习指学习单个序列的特征表示，通常作为另一个任务的子过程，或者用于迁移学习等。
整个学习的过程相当于 Seq2Seq 中的 Encoder 部分

学习任务无关的 Sentence Embedding

[1703.03130] A Structured Self-attentive Sentence Embedding

模型基本结构，更多细节参考原文

待学习的句子

CNN 与序列建模

一般认为 CNN 擅长处理网格结构的数据，比如图像（二维像素网络）
- 卷积层试图将神经网络中的每一小块进行更加深入的分析，从而得出抽象程度更高的特征。
- 一般来说通过卷积层处理的神经元结点矩阵会变得更深，即神经元的组织在第三个维度上会增加。
时序数据同样可以认为是在时间轴上有规律地采样而形成的一维网格
CNN for Sentence Classification (Kim, 2014)