2.1 RNN介绍 2.2 RNN结构 2.3 RNN运算 3. RNN Encoder-Decoder 3.1 结构图 3.2 算法设计 Paper 名称:Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine TranslationPaper 地址:arxiv.org/pdf/1406.1078Paper 作者:Kyunghyun Cho,Bart van Merrienboer,Caglar Gulcehre,Dzmitry Bahdanau...
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...
withtf.variable_scope('decoder')asscope:# 初始状态是编码器的最后一个对应状态self.decoder_initial_state=self.encoder_state# RNN 解码器单元self.decoder_stacked_cell=rnn_cell(FLAGS,self.dropout,scope=scope)# 嵌入 RNN 解码器输入W_input=tf.get_variable("W_input",[FLAGS.sp_vocab_size,FLAGS.num_...
x_inputs.append(decoder_input) y=torch.tensor(row['y_sequence'].values[0][:,0],dtype=torch.float32) iflen(x_inputs)>1: returntuple(x_inputs),y returnx_inputs[0],y 模型架构 Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到...
参考2:-原创翻译- 图像标注生成器 (Show and Tell: A Neural Image Caption Generator) 在QA系统中,将提出的问题输入Encoder中,Decoder输出对于问题的回答。 …… 注:确保你对所有模型都有所了解后再阅读应用后面的参考链接。 二、RNN结构 1. 为什么在这里提及RNN及RNN变种?
前言 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。 图中每个box代表一个rnn单元,通常是lstm
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...
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 ...
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...
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation[翻译],程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。