Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将...
encoder是一个模式提取的过程, decoder是一个重建的过程.类比人类学习行为可以看做是encoder是提取文章大纲...
https://datascience.stackexchange.com/questions/86615/encoder-decoder-lstm-for-trajectory-prediction
LSTM Seq2Seq RNN Encoder–Decoder 论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》 简介 RNN Encoder–Decoder由两个循环神经网络
[...]使用 CNN 作为图像编码器是很自 然的,首先对图像分类任务进行预训练,最后 使用隐藏层作为 RNN 解码器输出句子的输入。 — Show and Tell: A Neural Image Caption Generator, 2014. 图9.1 Encoder-decoder LSTM 结构 9.2.3 应用 下面的列表突出了 Encoder-Decoder LSTM 结构的一些有趣的应 用。 ▪ ...
Development and implementation of real-time anomaly detection on tool wear based on stacked LSTM encoder-decoder model In this study, we proposed a stacked LSTM encoder-decoder model for tool wear anomaly detection. Our model only requires "normal" datasets for model ... O Taisuke,M Tomohiro,T...
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。
解码器:解码器读取上下文向量,并尝试逐个token预测目标序列token。 2.2.编码解码器内部结构 编码器模块 编码器部分是 LSTM 单元。随着时间的推移,它以输入序列输入,并尝试封装其所有信息并将其存储在其最终的内部状态ht(隐藏状态)和ct(单元状态)中。然后,内部状态被传递到解码器部分,它将使用它来尝试产生目标序列。
电梯曳引系统的可靠性是电梯安全性能评估中的重要部分ꎬ紧急制动滑移量是其重要反映指标ꎬ对滑移量进行时序预测能有利保证电梯安全ꎬ具有重要意义ꎮ采用结合Ｅｎｃｏｄｅｒ－Ｄｅｃｏｄｅｒ的ＬＳＴＭ模型学习电梯紧急制动滑移量的增长过程ꎬ进行多步预测来获得未来区间内滑移预测数据ꎮ通过与ＲＮＮ和ＬＳＴＭ...
图9.1 Encoder-decoder LSTM结构 9.2.3 应用 下面的列表突出了Encoder-Decoder LSTM结构的一些有趣的应用。 机器翻译,如短语的英译法语。 学习执行,例如小程序的计算结果; 图像标题,例如用于生成图像; 对话建模,例如对语篇产生的答案的问题; 运动序列的分类,例如对一系列的手势生成一系列的命令; ...