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 expression that characterizes the class of probabilistic models consistent with an IS encoder-decoder ...
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,...
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。
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...
sequences into latent representations. The decoder, on the other hand, is an autoregressive (AR) model that generates output sequences based on the input representations. In asequence-to-sequencescenario, these two components are trained together to perform tasks like machine translation and ...
Autoencoders have become a hot researched topic in unsupervised learning due to their ability to learn data features and act as a dimensionality reduction method. With rapid evolution of autoencoder methods, there has yet to be a complete study that provides a full autoencoders roadmap for both...
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 ...
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...
Decoder任务就是根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y_1, y_2, \cdots, y_{i-1}来生成i时刻要生成的单词y_i。 y_i = G(C, y_1, y_2, \cdots, y_{i-1}) 每个y_i都依次这么产生,最终看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。
【论文】on the properties of neural machine translation :Encoder-decoder approaches 阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。