Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将...
神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样...
Encoder-Decoder 阶段的编码与解码的方式可以是 CNN、RNN、LSTM、GRU 等; Encoder-Decoder结构 下面剖析Encoder-Decoder的网络结构,重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编码、解码都使用RNN为例。 那么一种可能的网络结构如下: Encoder阶段使用的编码为RNN(LSTM); 向量C是Encoder编码阶段的最终隐藏层的状态Ct ,或是多个...
Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归的神经网络层实现，一般采用循环神经...
这些数据将用于训练我们的Encoder-Decoder模型。 2. 模型构建 (1) Encoder部分:通常采用RNN(循环神经网络)或其变种,如LSTM(长短时记忆)或GRU(门控循环单元)。这些模型能够处理变长序列,并捕捉序列中的时序依赖关系。 (2) Decoder部分:同样可以采用RNN、LSTM或GRU。在解码过程中,通常会采用一种称为“Teacher ...
Encoder-Decoder框架 概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。
Encoder-Decoder模型框架 Encoder-Decoder架构最早由Sutskever等人在2014年提出,旨在解决序列到序列(Seq2Seq)任务,特别是机器翻译问题。然而,这一架构同样适用于图像生成文本任务。在图像生成文本的场景下,Encoder通常是一个卷积神经网络(CNN),用于提取图像中的视觉特征,并将其编码为一个固定长度的隐藏状态。Decoder则是一...
Decoder 将固定长度的向量解码成一个可变长度的输出序列; Encoder-Decoder 阶段的编码与解码的方式可以是 CNN、RNN、LSTM、GRU 等; Encoder-Decoder结构 下面剖析Encoder-Decoder的网络结构,重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编码、解码都使用RNN为例。 那么一种可能的网络结构如下: ...
Encoder-Decoder 框架是深度学习中非常常见的一个模型框架,例如在 Image Caption 的应用中 Encoder-Decoder 就是 CNN-RNN 的编码 - 解码框架;在神经网络机器翻译中 Encoder-Decoder 往往就是 LSTM-LSTM 的编码 - 解码框架,在机器翻译中也被叫做 Sequence to Sequence learning 。
Encoder-Decoder框架的工作原理可以概括为以下几个步骤: 编码:编码器接收输入序列,并逐步处理序列中的每个元素。通过循环结构(如RNN、LSTM等),编码器能够捕获序列中的时序信息和语义信息,并将其压缩为一个固定长度的向量。 解码:解码器接收编码器生成的中间状态向量,并基于这个向量逐步生成输出序列。在每个时间步,解码...