Decoder的工作机制 训练过程: 输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制...
1、一个decoder module有6个decoder stack(论文的定义),然后每个decoder stack的输出会作为下一个decoder stack的输入,只有最后一次decoder stack输出连接了linear layer 和softmax。 2、每一个decoder stack的第一个multi-self attention都有mask,然后mask是在训练过程中才会有的,预测木有mask。 3、decoder的词嵌入矩...
这个偏置编码器是由一个多层的LSTM网络组成,hiz是将Zi中子词对应的embedding序列送到偏置编码器中,并用LSTM的最后状态作为整个短语的输出特征。我们然后用一个额外的attention去对hz进行计算,利用下面的公式,在输入到decoder中时,Ct = [Ctx;Ctz]。其他部分都与传统的LAS模型一样。 值得注意的是,上面的公式明确建模...
这里需要说明一下,咱们在训练Attention机制的seq2seq模型的时候,decoder并不是说预测出了一个词,然后再把这个词作为下一个输入,而是有监督训练:咱们已经有了target的数据,所以是可以并行输入的,可以并行计算decoder的每一个输出,但是实际做预测的时候,是没有target数据的,这个时候就需要基于上一个时间节点的预测值来...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
2. 使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译 现在我们已经涵盖了基本的工作流程,这节教程将重点关注改进我们的结果。基于我们从前一个教程中获得的PyTorch和TorchText的知识,我们将介绍第二个第二个模型,它有助于Encoder-Decoder模型面临的信息压缩问题。该模型将基于使用用于统计机器翻译的RNN Encoder-Decoder...
1. 编码器Encoder:将训练-验证-测试集输入数据压缩为编码表示的模块,该编码表示通常比输入数据小几个数量级。 2. 瓶颈Bottleneck:包含压缩知识表示的模块,因此是网络中最重要的部分。 3. 解码器Decoder:帮助网络“解压缩”知识表示并从其编码形式中重建数据的模块。然后将输出与真实值进行比较。
[5.5]--5-5用BPTT训练RNN 05:07 [5.6]--5-6两个重要的变体:LSTMGRU(上) 15:26 [5.7]--5-7两个重要的变体:LSTMGRU(下) 14:09 [5.8]--5-8利用双向、多层RNN增强模型 16:04 [5.9]--5-9典型应用范式:Encoder-Decoder 05:51 [5.10]--5-10GRU实现唤醒词识别 07:21 [5.11]--5-11...
训练阶段是在做density estimation，即拟合P(Y|X)，预测阶段是在做sequence generation，即P(Y*|X)。