chap15-序列生成模型1

【序列生成模型】序列生成模型主要用于处理如声音、语言、视频等序列形式的数据。它们试图模拟和理解自然语言中的复杂语法和语义规则，通过概率分布来表达这些规则。在自然语言处理中，一个句子可以被视为词的有序序列，而语言规则则可以看作是这些词的联合概率分布。 【自回归生成模型 (Autoregressive Generative Model)】自回归模型是一种常见的序列概率模型，它利用序列中先前元素的信息来预测当前元素的概率。序列的概率可以通过条件概率的乘积表示，即每个单词出现的概率基于前面所有单词的出现情况。自回归模型在每一步都依赖于之前生成的输出，以此方式逐步生成序列，直到达到预设的终止条件，如遇到特殊符号“<eos>”。 【学习问题与生成问题】序列模型面临两个主要任务：学习问题，即从给定的序列数据中估计出概率分布；生成问题，即使用学到的模型生成新的、符合概率分布的序列样本。 【条件概率与乘法规则】序列的概率可以通过概率的乘法规则计算，即每个单词xt在给定前t-1个单词x1:(t-1)的条件下出现的概率的乘积。这种分解使得序列概率密度估计转化为条件概率p(xt|x1:(t-1))的估计问题。 【对数似然函数与参数估计】在训练序列模型时，通常使用最大似然估计最大化数据集的整体对数似然函数，以便找到最佳模型参数θ。这涉及求解条件概率的参数，使得整个序列的对数概率总和最大。 【N元统计模型】N元模型是序列概率模型的一种简单形式，它基于历史n个词来预测下一个词。例如，二元模型考虑当前词和前一个词，三元模型则考虑当前词、前一个词和前前一个词。N元模型通常假设条件概率服从多项式分布，并可以通过统计方法进行估计。 【深度序列模型】随着深度学习的发展，使用神经网络的深度序列模型变得越来越流行。这些模型能够捕获更复杂的序列依赖关系，例如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，以及后来的Transformer模型等。 【拉格朗日乘子与拉格朗日函数】在优化问题中，拉格朗日乘子λ用于处理约束条件，而拉格朗日函数Λ(θ, λ)结合了目标函数和约束条件，使得在满足约束的情况下寻找最优解成为可能。在本章节的上下文中，可能是用于约束模型的某些性质，如正则化项，以防止过拟合。 序列生成模型是深度学习和自然语言处理中的核心概念，它们通过学习和理解数据中的模式来生成新的序列。这些模型的构建和训练涉及概率论、统计学和优化理论，同时利用现代深度学习技术来提高性能和表达能力。