Sequence to sequence models:由encoder和decoder组成。decoder的前一个输出为当前输入。
应用1：文本翻译
应用2：图像标注。用CNN训练得到特征作为encoder，在后面加上decoder。

文本翻译

文本翻译与语言模型不同之处在于：语言模型在训练好之后是随机输出一个句子，而文本翻译需要找出最有可能的翻译句子。实现这种搜索的启发式搜索方式叫beam search(集束搜索)。（它不一定能够找到全局最优解）

beam search算法

参数：beam width:表示一次考虑的几种可能。例如B=3表示每次考虑3种可能的输出。
第一步：计算P(Y <1> |x) $P(Y^{<1>}|x)$，假设单词表中有1000个单词，那么分别计算1000个单词的概率，选出其中概率最大的B个单词，假设这B个单词分别为：in ,Jane,september.
第二步：计算P(y <1> ，y <2> |x)=P(y <1> |x)P(y <2> |y <1> ,x) $P(y^{<1>}，y^{<2>}|x)=P(y^{<1>}|x)P(y^{<2>}|y^{<1>},x)$,也就是分别为3个单词计算后面连接1000个单词的概率，也就是3000个P(y <1> ，y <2> |x) $P(y^{<1>}，y^{<2>}|x)$，选出其中概率最高的三种。
第三步同样如此，直到句子结束。（遇到结束的特殊符号）。
当B=1时，beam search就是greedy search.

beam search的改进

原始计算概率：

时，有以下两个问题：
1.多次乘积容易导致计算机小数位溢出，解决方法：在计算结果前面加上log，将乘积变成Log的加法；

2.为了使概率更高，为了使概率更高，会趋向于选择更短的句子,因此将概率做归一化：
其中，α $\alpha$的经验值一般取0.7.

对模型做误差分析

计算人类翻译的最优解的概率与学习得到的最优解概率。若前者得分高，说明是beam search出了问题，应该增加B的数值，若后者高，说明RNN模型出了问题，可能需要对模型做进一步改进。
用多个例子来对模型作分析，最后找出问题比较严重的部分是RNN还是beam search。

attention model

没有attention机制的encoder-decoder结构通常把encoder的最后一个状态作为decoder的输入（可能作为初始化，也可能作为每一时刻的输入），但是encoder的state毕竟是有限的，存储不了太多的信息，对于decoder过程，每一个步骤都和之前的输入都没有关系了，只与这个传入的state有关。attention机制的引入之后，decoder根据时刻的不同，让每一时刻的输入都有所不同。
模型简介：

首先根据初始的隐藏单元和输入计算出权重系数，也就是”match”过程，match的方法有几种：
1.利用余弦相似度计算两个向量间的相似度；
2.利用简单的神经网络进行训练；
预测出权重系数之后，利用权重系数计算出c 0  $c^0$，作为rnn的输入部分，与隐藏单元z 0  $z^0$一起作为输入预测第二个时刻的隐藏单元z 1  $z^1$


然后继续用z 1  $z^1$和各个输入一起预测第二个时刻的权重系数，继续用于第二个时刻的输出，直到翻译结束。
因此在输出每个时刻y时，都利用了不同输入的不同注意力，且这些注意力权重都是通过训练得到的。