62 序列到序列学习（seq2seq）【动手学深度学习v2】
深度学习学习笔记
学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV16g411L7FG/?spm_id_from=autoNext&vd_source=75dce036dc8244310435eaf03de4e330
一个句子翻译到另一个句子。
seq2seq 最早是用来做机器翻译（给定个源句子，自动翻译成目标语言）。
Seq2Seq 是一个encoder和decoder的架构。
encoder给你一个句子，解码器翻译输出。编码器用的是一个RNN，每次不断的给到一个Seq，最后的隐藏状态传给解码器。可以是双向的，encoder可以双向，而decoder不能，双向RNN经常用在encoder里面。
解码器用一个RNN输出：隐藏状态过来给一个< bos > 表示开始翻译，然后上一次翻译作为下一个时刻的输入，隐藏状态也过去，不断这样过去得到输出。
RNN 不需要规定句子的长度，按照时刻时刻往前走，最后返回最后时刻的隐藏层。Seq2Seq可以处理任意长度的句子。
隐藏状态如何传的？最后一层的RNN在最后的时刻的隐藏状态，跟句子的输入embedding结合起来作为Recurrent Layer的输入。所以编码器不需要输出的（不需要全连接层）只有拿到RNN的输入状态就可以了，结合初始状态作为下一层的输入。（编码器的RNN的隐藏层输出结果 和 输入的embedding结合起来给到解码器的recurrent 层）
训练： 在训练时知道真的翻译（目标句子），decoder每个输入实际上是用的真正的翻译，就是即使上一个时刻的翻译是错误的，给到下一个时刻的输入依旧传入的是正确的真实的翻译结果，这样时序序列就可以预测长的序列，在训练的时候给的是真正的词。
推理：推理时没有真正的翻译，于是只能用上一时刻的输出作为下一时刻的输入，然后预测下去。
衡量生成序列的好坏的BLEU
之前是预测一个词，现在预测一个句子。预测的句子和真实的句子长度可能不一样，那么如何去判断预测的句子的好坏？
BLEU（机器学习最常用的衡量状态）。
算所有n-gram的精度，pn就是预测所有n-gram的精度，unique-gram就是单个词对应的预测精度，by-gram就是两个词对应的预测精度，那么n-gram就n个长度的词组成的句子的预测精度。
然后 min(1-预测长度/真实长度) 叫做惩罚过短预测 ，用来防止预测过短；pn<=1 n 越大 (2^n)/1就越小，乘起来长匹配有高权重 就越大。
seq2seq就是从一个句子生成另一个句子（机器翻译只是其中一个），使用的编码器解码器的架构，将编码器最后时刻的隐状态来初始化解码器的隐状态，也会作为一个输入穿进去。然后这种方式也经常用BLEU来作为衡量结果。
