一、Encoder-Decoder 的本质 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。 Encoder (编码器):“将现实问题转化为数学问题” Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(*Sequence-to-sequence):*输入一个序列,输出另一个...
2.Encoder-Decoder详解 2.1 简介 2.2 结构 2.3 问题解决 2.4 Encoder-Decoder区别 2.4 弊端 3.Attention原理 3.1 Attention由来 3.2 模块组成 3.3 实现步骤(☆☆☆) 4.Attnetion分类 4.1 计算区域 4.1 权重计算方式 4.2 模型结构 4.3 使用模型 4.5 所用信息 5.self-attention 5.1 通俗理解 5.2 使用场景 5.3 优...
Encoder(编码器) Decoder(解码器) 输入与隐藏状态传递:在Decoder的 t-1 时刻,RNNs(如LSTM或GRU)输出一个隐藏状态 h(t-1)。 计算Score:在 t 时刻,Decoder的隐藏状态 h(t-1) 与编码部分产生的每个时间步的隐藏状态 h(s) (来自双向RNNs的拼接状态)进行计算,以得到一个Score。 计算Attention Weight:将所有...
比如输入的是英文句子:Tom chase Jerry,Encoder-Decoder框架逐步生成中文单词:“汤姆”,“追逐”,“杰瑞”。在没加入Attention Model之前,生成的语义编码C是一致的,而加入之后,对应的语义编码可能如下: 其中,f2函数代表Encoder对输入英文单词的某种变换函数,比如如果Encoder是用的RNN模型的话,这个f2函数的结果往往是某个...
在encoder-decoder的attention层,queries来自于之前的decoder层,而keys和values都来自于encoder的输出。这个类似于很多已经提出的seq2seq模型所使用的attention机制。 在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中,所有的keys,values以及queries都来自于同一个地方,本例中即encoder之前一层的的输出。
(4)多头编码器-解码器注意力机制(Multi-Head Encoder-Decoder Attention): 允许解码器关注编码器的输出,以捕捉输入序列的全局信息,有助于生成正确的输出。 (5)残差连接和层归一化: 对Masked Multi-Head Self-Attention和前馈神经网络的输出之间使用残差连接,并对每个子层的输出进行层归一化。
下面我们来介绍RNN最重要的一个变种:N vs M。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上下文向量c: ...
disable=protected-access2425defattention_decoder(initial_state,#(16, 512)26attention_states,#shape=(16, 350, 512)27cell,28vocab_size,#100229time_steps,#num_words,830batch_size,#1631output_size=None,#51232loop_function=None,33dtype=None,34scope=None):35pdb.set_trace()36ifattention_states....
Attention的目的是使decoder端解码时更加有目标地学习图像特征。 代码中,首先定义两个线性层encoder_att、decoder_att,用于对图像特征向量即encoder的输出、decoder的隐藏层进行线性变化;其次定义full_att用于降维,使后面便于使用softmax求出每个像素点对应的权重。
1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用的框架,这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder框架诠释了机器学习的核心思路:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder又称为编码器,作用就是:将现实问题转化为数学问题。