GRUCell最显著的特征是添加了两个Gate,ResetGate和UpdateGate。之前BasicRNNCell是将X(t)和H(t-1)分别经过W,U矩阵映射之后无脑累加起来,而GRU会通过两个门函数进行取舍。ResetGate用于决定从之前的记忆H(t-1)中获取多少来和当前的输入进行合并计算(虚线框的部分),这时会计算出新的hidden_state,也就是新的记忆,...
encoder-decoder模型的流程可以理解为“编码--》存储--》解码”这一流程,可以用人脑流程来类比,我们先看到源Sequence,将其读一遍,然后在我们大脑当中就记住了这个源Sequence,并且存在大脑的某一个位置上,形成我们自己的记忆(对应Context),然后我们再经过思考,将这个大脑里的东西转变成输出,然后写下来。那么我们大脑读入...
实现对输入序列和输出序列的自动编码和解码。如果不使用encoder和decoder模型,可以将LSTM网络用于单语言的...
「Seq2Seq」和「Encoder-Decoder」的关系 Seq2Seq(强调目的)不特指具体方法,满足「输入序列、输出序列」的目的,都可以统称为 Seq2Seq 模型。 而Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型(强调方法)的范畴。 总结一下的话: Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 Seq2Seq 更强调目的,Encoder-Decod...
LSTM网络可以用于语言翻译,但是不使用encoder-decoder架构的LSTM网络可能会表现不佳。在语言翻译任务中,...
For this research, the team introduced a new decoder-only sequence transduction model for the abstractive stage. They demonstrated that the model is capable of handling very long input-output examples. This model outperformed traditional encoder-decoder architectures on long sequences, allowing the ...
使用Seq2Seq模型构建一个端到端地神经网络翻译,编码方式使用GRU神经网络,解码方式提供了两种,一种使用注意力加GRU,一种不使用注意力直接使用GRU。 上传者:Elenstone时间:2020-05-28 annotated_encoder_decoder:注意的带注释的编码器解码器 注意的带注释的编码器解码器 阅读或直接从该存储库中运行jupyter笔记本。
摘要 本发明公开了一种基于Encoder‑Decoder模型和混合高斯模型的餐饮后厨违规判断方法,涉及图像处理技术领域。包括建模阶段:准备违规图片,构建违规图集;标记违规图片中的违规区域,构建违规区域集;构建Encoder‑Decoder模型,包括编码器Encoder和解码器Decoder;以所述违规图集为样本训练Encoder‑Decoder模型至代价函数收敛达...
swift4 的新特性, JSONEncoder和JSONDecoder, 用于JSON和模型之间的互转,想想以后可以摆脱MJExtension、YYModel、ObjectMap的束缚了,是不是很开心呢,不过这些框架还是有很多的可取之处的, - wangweilucky/MWMap
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。