基于Encoder-Decoder框架实现Seq2Seq模型 - 张浩在路上 Encoder-Decoder简介 Encoder-Decoder框架是一种文本处理领域的研究模式,他并不是特指某种具体的算法,而是一类算法统称。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
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这个公式依赖于 encoder 的状态向量 hx,decoder 的隐藏层状态 dt,以及建模为上下文向量的 Ct, Ct 是用一个 attentiongate 去聚合 decoder 状态和 encoder 的输出。 在标准的上下文 LAS 模型中,我们假设已经提前知道了一系列的单词级偏移短语。并把他们编译成了一个 WFST。这个单词级的 WFST G 可以由一个 speller...
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