当然,还可以使用word2vec/glove/elmo/bert等更加“精致”的嵌入方法,也可以在训练过程中迭代更新embedding。这些内容超出本文范围,不再详述。 Seq2Seq训练问题 值得一提的是,在seq2seq结构中将y_t作为下一时刻输入x_{t+1}\Leftarrow y_t进网络,那么某一时刻输出y_t错误就会导致后面全错。在训练时由于网络尚未...
seq2seq是一个很强大的模型,不但可以用来做机器翻译,还可以用来做很多NLP任务,比如自动摘要、对话系统等。 seq2seq作为一个条件语言模型,形式化来说,它直接对P(y|x)P(y|x)进行建模,在生成yy的过程中,始终有xx作为条件,正如下图的条件概率所示。 上面介绍了seq2seq的预测过程,seq2seq的训练过程如下图所示。
Seq2Seq模型中的编码器使用循环神经网络将输入序列转换为固定长度的上下文向量,而解码器则利用这个向量和另一个循环神经网络逐步生成输出序列。 Seq2Seq的工作原理 Encoder(编码器) 编码器是Seq2Seq模型中的一部分,负责将输入序列转换为固定长度的上下文向量。 它使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现这...
Seq2Seq与Attention 一、seq2seq 对于序列数据常用的深度学习结构是RNN,但是普通RNN的结构存在缺陷,比如梯度消失,输入序列与输出序列要求等长等问题。这在许多情况下,比如翻译、生成总结等,RNN没有很好的效果。为了解决RNN梯度消失问题,提出了lstn结构,但是仍没有解决输入序列与输出序列要求等长的问题。 Sequence-to-seq...
本文通过图片,详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程,帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是一个序列, Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达,Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列...
这章主要介绍Transformer模型的基础:Attention机制。在介绍Attention机制前,有必要介绍一下Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型,它是这一切的基础。 回到顶部 2. Seq2Seq模型 Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型是一个多对多的模型,最早由Bengio于2014年的论文[1]提出。当时仍是RNN的时代,还未出现Attention。所以我们...
Seq2Seq基于attention的pytorch实现 Seq2Seq(attention)的PyTorch实现_哔哩哔哩_bilibili 图解注意力机制https://wmathor.com/index.php/archives/1450/ https://wmathor.com/index.php/archives/1432/ 注意力机制 首先下图是一个encoder结构 这里把h1到的hm称之为output,把最后一个时刻的输出hm记作为s0,它们的值是...
带有注意力机制的Seq2Seq模型由编码器、解码器和注意力层组成。 注意力层包括 对齐分数(Alignment score) 对齐分数映射位置“j”周围的输入与位置“i”处的输出匹配的程度。分数是基于前一个解码器的隐状态 ,就在预测目标单词和输入句子的隐状态hⱼ之前 ...
这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。 原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。 为此,Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个...
从Seq2Seq 到 Attention:彻底改变序列建模 探究Attention机制和意力的起源。 简介 在这篇博文[1]中,将讨论注意力机制的起源,然后介绍第一篇将注意力用于神经机器翻译的论文。由于上下文压缩、短期记忆限制和偏差,具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型失败了。该模型的 BLEU 分数随着序列长度的增加而不断降低。