Seq2seq模型也成为Encoder-Decoder模型,顾名思义,这个模型有两个模块,Encoder(编码器)和Decoder(解码器),编码器对输入数据进行编码,解码器对被编码的数据进行解析,编码是基于既定规则的信息转换过程,以字符为例,将字符”A”转换为“1000001”(二进制)就是一个编码的例子,而解码则将被编码的信息还原到它的原始形态...
RNN Encoder-Decoder 在实际的应用中,主要是解决序列到序列的问题,即"短语/一句话/一段话/一篇文章"到"短语/一句话/一段话/一篇文章"的问题。例如,常见的机器翻译、聊天机器人、阅读理解等。 在介绍RNN Encoder-Decoder之前,我们首先来了解下RNN的基础结构。 2. RNN 2.1 RNN介绍 我们都知道,RNN是一个有时序特...
Encoder-Decoder模型是使用非常广泛的深度学习模型框架,与其说Encoder-Decoder是一种模型,不如称其为一种通用框架。因为Encoder和Decoder具体使用什么模型是根据任务而定义的。在自然语言处理研究中通常使用LSTM或者是GRU。 四、Attention模型 1.Encoder-Decoder模型的局限性 (1) 从第三节的第一部分的Encoder-Decoder模型...
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。
EncoderDecoder结构在对话机器人、自然语言翻译等任务中起关键作用。这类任务需将序列映射为序列，且在非线性滤波场景中同样适用。结构分为两部分：Encoder理解输入语句并编码为向量c，Decoder将此向量转化为输出语句。编码器输出通常作为解码器的初始状态。值得注意的是，解码器需在上一时刻输出的基础上循环...
RNN In an RNN, an encoder-decoder network typically looks like this (an RNN encoder and an RNN decoder): This is a network to predict responses for incoming emails. The left half of the network encodes the email into a feature vector, and the right half of the network decodes the featu...
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 ...
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。 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 ...
2014年的文章,神经机器翻译相对SMT统计机器翻译而言是比较新的方法,包含一个encoder一个decoder,encoder将变长的输入序列转化为定长的表示方式,然后decoder再将其转化为正确的翻译。这篇文章是想用两种模型分析神经机器翻译的特性:RNN encoder-deocoder模型和门递归卷积神经网络(grCnov)。总的发现是,神经...猜...
The performance of a statistical machine translation system is empirically found to improve by using the conditional probabilities of phrase pairs computed by the RNN Encoder-Decoder as an additional feature in the existing log-linear model. Qualitatively, we show that the proposed model learns a ...