李宏毅机器学习&深度学习课程|Transformer2

Decoder工作原理介绍:讲述了Decoder的工作原理,介绍了AutoRegressive的Decoder。Decoder通过读取Encoder的输出,生成文本结果。使用特殊符号表示开始,输出结果为中文方块字,通过Softmax计算分数并选择最高分对应的字。不同语言可选择不同单位输出。

Decoder错误传播问题:Decoder在产生句子时会把自己的输出作为下一个输入,可能导致错误传播。Decoder的结构与Encoder相似,但在mask self-attention中只考虑左边的信息,无法考虑右边。Decoder必须自己决定输出序列的长度,存在无法停止的问题。

自回归和非自回归解码器:介绍了自回归解码器和非自回归解码器的工作方式。自回归解码器是逐步生成句子,而非自回归解码器则一次性生成整个句子,速度更快。非自回归解码器可以通过控制输出长度来调整语音合成速度,是当前研究热点之一。

NAT decoder和AT decoder性能比较:介绍了NAT decoder和AT decoder的性能差异,讨论了如何提升NAT decoder的性能以接近AT decoder,并介绍了cross-attention的运作原理。同时提到了一个早期使用sequence-to-sequence model成功做语音辨识的文章,展示了cross-attention的机制。

Transformer模型训练过程:讲解了transformer模型的训练过程。通过收集声音讯号和对应文字进行训练,帮助decoder学习输出正确的文字序列。训练时使用teacher forcing技术,即给decoder正确答案作为输入。在测试时,decoder需要面对mismatch问题。

Copy机制及Sequence-to-Sequence Model:了copy mechanism对于一些任务来说是很重要的,例如在对话系统中,机器可以从输入中复制一些内容出来,而不是自己创造。通过训练模型学会复制,可以提高正确率。此外,介绍了Sequence-to-Sequence Model的复制能力,以及如何避免模型出现低级错误的方法。

Guided attention技术和bin search算法:讨论了在语音辨识和语音合成中的guided attention技术,强调了attention应该由左向右移动。介绍了bin search算法,提到了Greedy Decoding和如何选择更好的路径。最后讨论了bin search技术的优缺点,以及在机器生成文本中的应用。

不同类型decoder的方法:讲述了在解决任务时,不同类型的decoder使用不同的方法。对于明确答案的任务,bin search比较有帮助;对于需要创造性思维的任务,需要加入随机性。在语音合成中,训练时加入noise能提高声音质量。训练时用Cross Entropy最小化,测试时用Blue Scope评估。训练与测试的不一致性称为exposure bias,schedule sampling能提高decoder的学习效果。

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