在Encoder这边,使用了LSTM作为基础循环神经单元以更好的捕捉到序列历史信息。 对于SlotFilling任务,主要是将一个单词序列( X=(x_1,x_2,...x_T) )映射到一个标签序列( Y=(y_1,y_2,...y_T) )上,双向RNN Encoder-Decoder能够捕捉到双向上下文信息。 在双向LSTM Encoder的最后一个隐藏层输出上,包含了整...
3.1 对齐输入的encoder-decoder img 图2:对意图和槽填充联合任务的encoder-decoder模型。(a)未对其输入(b)对其输入(c)输入对齐,有attention,encoder使用blstm,使用encoder反向传播的最后状态初始化decoder的RNN状态 联合意图识别和槽值填充的encoder–decoder模型如图2所示,使用LSTM单元。前向和后向的RNN序列会在每个时间...
这里可以使用 soft-attention 的Encoder-Decoder 结构。 方法的流程如下: 1. 输入编码 使用双向 LSTM 对输入序列进行编码。 Encoder 部分代码如下所示: import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F USE_CUDA = torch.cuda.is_available() class Enco...
attention机制根据decoder(主要是LSTM)的hidden state,为encoder(主要是CNN)生成的feature map分配权重,形...
同时选取LSTM、Bi-LSTM与本次研究所提出的At-tention-BasedLSTM进行对比,各个算法的分类准确率对比结果如表1所示。经实验研究发现,本次研究所提出的Attention-BasedLSTM算法对于各种不同来源的语料库均表现出了最佳的分类准确率水平。 5结束语 本次研究将Attention-Model与Encoder-Decoder结合起来并建立了一套基于...
attention模型如下图4所示,该模型包括三个模块,其中绿色线框内为encoder模块,橘色线框内为decoder模块...
5.1 Encoder-Decoder Model with Aligned Inputs 用于联合意图检测和时隙填充的编码器-解码器模型如图2所示。在编码器侧,我们使用双向RNN。双向RNN已成功应用于语音识别和`口语理解。我们使用LSTM 作为基本的递归网络单元,因为它具有比简单RNN更好地建模长期依赖关系的能力。
他们把attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT)上,NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型,也就是一个encoder to decoder模型,传统的NMT使用两个RNN,一个RNN对源语言进行编码,将源语言编码到一个固定维度的中间向量,然后在使用一个RNN进行解码翻译到目标语言,传统的模型如下图:...
attention的进阶版,后者最早出现在机器翻译模型–Seq2Seq中。Figure 2是英文 to 德文的seq2seq模型,encoder和decoder都是RNN(LSTM或GRU...中最关键的地方就是 ata_tat的计算,也就是如何为output添加权重。Effective Approaches toAttention-basedNeuralMachine ...
Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,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、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于Encoder-Decode...seq2seq 以下为漫谈,即瞎聊,利用通俗的语言来谈谈神经网络模型中4种序列解码模型,主要是从整体概念和思路上进行通俗解释帮助理解...