编码器-解码器模型--本人实现 看到官方文档的example实现,Jason Brownlee博士博客。编码器-解码器模型,感觉被实现的不好! 1. 变量命名烦乱; 2. 有大量的重复结构的代码; 3. 引用遥远的非全局变量。 反正本人是鼠目寸光。。。 觉得好请点赞转载注明出处! 本人实现了一下:...
该模型由编码器、中间矢量和解码器三部分组成。 编码器 该编码器基本上由一系列LSTM/GRU单元组成(请查看LSTM/GRU文档以更好地理解架构)。编码器接受输入序列并将信息封装为内部状态向量。解码器使用编码器的输出和内部状态。在我们的文本摘要问题中,输入序列是文本中需要汇总的所有单词的集合。每个单词都表示为x_i,...
Transformer模型原理:Transformer模型首次引入了自注意力机制,它可以在输入序列中的不同位置建立关联,使其在自然语言处理任务中表现出色。该模型由编码器和解码器组成,通过多层注意力机制实现信息传递和特征提取💡优点:1⃣并行计算:Transformer模型支持高效的并行计算,适用于大规模数据和分布式训练2⃣迁移学习:模型可以...
MNMT可以看作一个隐式的枢轴系统,因为在多语言翻译模型训练和翻译的期间,枢轴语言都是不可见的。因此,这种利用枢轴语言的方式也被称为隐式桥接(implicit bridging)[55]。隐式桥接通过共享编码器、解码器以及中间的注意力机制来实现[56-57]。这样,受益于跨语言的知识迁移[58] ,低资源语言可以从高资源语言中学习翻...
该模型由编码器、中间矢量和解码器三部分组成。 编码器 该编码器基本上由一系列LSTM/GRU单元组成(请查看LSTM/GRU文档以更好地理解架构)。编码器接受输入序列并将信息封装为内部状态向量。解码器使用编码器的输出和内部状态。在我们的文本摘要问题中,输入序列是文本中需要汇总的所有单词的集合。每个单词都表示为x_i,...