机器学习——编码器和解码器架构

正如我们在 9.5节中所讨论的， 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题， 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出， 我们可以设计一个包含两个主要组件的架构： 第一个组件是一个编码器（encoder）： 它接受一个长度可变的序列作为输入， 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 第二个组件是解码器（decoder）： 它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 这被称为编码器-解码器（encoder-decoder）架构， 如 图9.6.1 所示。

 我们以英语到法语的机器翻译为例： 给定一个英文的输入序列：“They”“are”“watching”“.”。 首先，这种“编码器－解码器”架构将长度可变的输入序列编码成一个“状态”， 然后对该状态进行解码， 一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出： “Ils”“regordent”“.”。 由于“编码器－解码器”架构是形成后续章节中不同序列转换模型的基础， 因此本节将把这个架构转换为接口方便后面的代码实现。

编码器

在编码器接口中，我们只指定长度可变的序列作为编码器的输入X。 任何继承这个Encoder基类的模型将完成代码实现。

from torch import nn


#@save
class Encoder(nn.Module):
    """编码器-解码器架构的基本编码器接口"""
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Encoder, self).__init__(**kwargs)

    def forward(self, X, *args):
        raise NotImplementedError

解码器

在下面的解码器接口中，我们新增一个init_state函数， 用于将编码器的输出（enc_outputs）转换为编码后的状态。 注意，此步骤可能需要额外的输入，例如：输入序列的有效长度， 这在 9.5.4节中进行了解释。 为了逐个地生成长度可变的词元序列， 解码器在每个时间步都会将输入 （例如：在前一时间步生成的词元）和编码后的状态 映射成当前时间步的输出词元。

#@save
class Decoder(nn.Module):
    """编码器-解码器架构的基本解码器接口"""
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Decoder, self).__init__(**kwargs)

    def init_state(self, enc_outputs, *args):
        raise NotImplementedError

    def forward(self, X, state):
        raise NotImplementedError

合并编码器和解码器

#@save
class EncoderDecoder(nn.Module):
    """编码器-解码器架构的基类"""
    def __init__(self, encoder, decoder, **kwargs):
        super(EncoderDecoder, self).__init__(**kwargs)
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder

    def forward(self, enc_X, dec_X, *args):
        enc_outputs = self.encoder(enc_X, *args)
        dec_state = self.decoder.init_state(enc_outputs, *args)
        return self.decoder(dec_X, dec_state)

总结

• “编码器－解码器”架构可以将长度可变的序列作为输入和输出，因此适用于机器翻译等序列转换问题。

• 编码器将长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。

• 解码器将具有固定形状的编码状态映射为长度可变的序列。