传送门1:Encoder-Decoder 和 Seq2Seq 因为注意力不集中,所以这篇随笔就是看别人的文章,随手参考写写的。 1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用的框架,这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder框架诠释了机器学习的核心思路:将现实问题转化为数学问题,通过...
encoder-decoder（编码-解码）指的则是seq2seq中的一种更细节一点的建模技术。在seq2seq的场景中，输入...
1、Seq2seq是应用层的概念,即序列到序列,强调应用场景。 2、Encoder-decoder是网络架构层面的概念,是现在主流框架,特指同时具有encoder模块和decode模块的结构。 3、encoder-decoder模型是一种应用于seq2seq问题的模型。 4、目前,Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型的范畴 Seq2Seq模型在机器翻译,...
Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 Seq2Seq 更强调目的,Encoder-Decoder 更强调方法
可以看到：自编码器和Seq2Seq模型的结构非常类似，主要结构包含Encoder压缩和Decoder解压部分，最后输出多个...
本文首先讲一下seq2seq中的encoder-decoder模型。其中包含了一些对现在典型错误seq2seq理解的纠正。 一个非常典型的encoder模型的图是下图这样的。 这个图这样的有一个问题就是,人们认为向右的箭头是RNN按照时间展开的。按照这个理解,encoder部分的RNN和decoder部分的RNN是同一个RNN。
本文将神经网络的组件划分为三个维度(RNN Cell类型、编码器|解码器结构、Seq2Seq模型),并从这三个维度分别讲解各个组件,以及它们的组合使用方式。本文借鉴了斯坦福CS224D课程的部分内容,每个环节都会伴随着原理的讲解,并列兄弟结构的差别和演进,并从代码的角度进行展示,希望能给初学者一个有点有面的认识。
seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。
seq2seq 即“Sequence to Sequence”，是一个 Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。这个结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的，可以用于翻译，...