We use two main information concepts, information sufficiency (IS) and mutual information loss (MIL), to represent predictive structures in machine learning. Our first main result provides a functional expressio
针对机器翻译,提出 RNN encoder-decoder. encoder与decoder是两个RNN,它们放在一起进行参数学习,最大化条件似然函数。 网络结构: 注意输入语句与输出语句长度不一定相同。 在encoder端,t时刻的隐藏状态h表示为 t-1时刻的h 以及t时刻的输入x的函数,直到输入走完,最后一个hidden state h认为是这个句子的一个summary,...
Encoder-DecoderLong Short-Term Memory Networks(编码器-解码器长期短期记忆网络) https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-long-short-term-memory-networks/ 编码器和解码器子模型都是共同训练的,也就是说同时进行训练。 这在传统意义上是一个很大的壮举,挑战自然语言问题需要开发单独的模型,这些模型后来...
在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时,序列中的最后一个字母(或单词)其实是没有用的。我们来用下图解释: 我们此时只看右边的Decoder端,可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>],其中<go>,W,X,Y,Z是每个时间序列上输入给RNN的内容,我们发现,<eos>并没有作为输入传递给RNN。
The encoder and decoder mapping functions are\(Z = f_{\theta }(X) = s(WX + b)\)and\(X' = g_{\theta }(Z) = s(W'Z + b')\), where "s" is a non-linear activation function like sigmoid or ReLU.\(W\)and\(W'\)are weight matrices, and\(b\)and\(b'\)are bias vector...
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...
这个问题本身不太对，因为transformer本身只是一种网络结构，transformer本身又能用来扮演encoder和decoder的...
machine-learning deep-learning jupyter keras jupyter-notebook cnn lstm floydhub seq2seq cnn-keras encoder-decoder Updated Aug 16, 2024 HTML bentrevett / pytorch-seq2seq Star 5.5k Code Issues Pull requests Tutorials on implementing a few sequence-to-sequence (seq2seq) models with PyTorch ...
Typical use case would be reusing embeddings between an encoder and decoder. Decoder 在Decoder端,我们主要要完成以下几件事情: 对target数据进行处理 构造Decoder Embedding 构造Decoder层 构造输出层,输出层会告诉我们每个时间序列的RNN输出结果 Training Decoder ...
The neural machine translation models often consist of an encoder and a decoder. The encoder extracts a fixed-length representation from a variable-length input sentence, and the decoder generates a correct translation from this representation. In this paper, we focus on analyzing the properties of...