深度学习笔记：机器翻译与神经网络架构

本文是《动手学深度学习》系列学习笔记的第四部分，主要涵盖了机器翻译及相关技术、注意力机制、Seq2seq模型以及Transformer。以下是深入讲解的关键知识点： 1. **机器翻译（Machine Translation, MT）与神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）** - NMT是一种利用深度学习方法解决机器翻译问题的方法，它通过神经网络模型将源语言文本转化为目标语言文本，避免了传统的基于规则或统计方法的局限性。 - NMT的特点在于输出是单词序列形式，而非逐词翻译，允许模型学习源语言和目标语言之间的复杂对应关系。 - 字符在计算机中以编码形式存储，例如，标准ASCII中的空格（\x20）是可见字符的一部分，而像\xa0这样的扩展字符（拉丁1编码中的nbsp）则超出GBK编码范围，需要在预处理阶段清除或替换。 2. **Encoder-Decoder架构** - 在NMT中，Encoder负责接收源语言（源文本）作为输入，将其转化为一系列隐藏状态。这部分通常包含循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或其他适合序列处理的模型结构。 - Decoder则从隐藏状态开始，逐步生成目标语言的单词序列。它可以根据Encoder的输出以及上一个时间步的预测来决定下一个词的概率分布。 - Encoder-Decoder结构结合在一起，如`EncoderDecoder`类所示，其内部包含了独立的Encoder和Decoder模块，它们在`forward`函数中协同工作。 3. **注意力机制（Attention Mechanism）** - 在Seq2seq模型中，注意力机制允许Decoder关注源序列的不同部分，根据上下文动态调整对输入的处理。这增强了模型的灵活性和翻译质量，特别是对于长句子的处理。 - 通过注意力机制，Decoder在每个时间步都计算一个权重向量，该向量反映了源序列中每个位置的重要性，然后根据这些权重加权求和来决定当前输出。 4. **Transformer模型** - Transformer是近年来深度学习领域的一个重要突破，它完全摒弃了RNN，引入了自注意力机制（Self-Attention），提高了翻译速度和性能。Transformer由多层编码器和解码器组成，每一层都包含自注意力层和前馈神经网络（Feedforward Networks），大大提升了并行计算的能力。 - Transformer的工作流程包括编码器的多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）等，以捕捉源序列中的位置信息。 总结来说，本篇学习笔记深入探讨了深度学习在机器翻译中的应用，重点介绍了如何通过Encoder-Decoder架构和注意力机制实现高效的翻译，并且展示了Transformer模型如何通过革新设计提升性能。学习者可以通过阅读这篇文章掌握这些关键概念和技术，进一步提升自己的深度学习实践能力。