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...
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...
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框架作为深度学习中处理序列到序列任务的重要工具,其独特的编码-解码机制为自然语言处理、图像处理等多个领域带来了革命性的变化。通过不断引入新的技术和方法(如注意力机制、Transformer等),Encoder-Decoder框架的性能和应用范围还在不断提升。相信在未来的发展中,Encoder-Decoder框架将继续发挥重要作用,推动...
Encoder-Decoder阶段的编码与解码的方式可以是CNN、RNN、LSTM、GRU等; 三Encoder-Decoder结构 ❝ 下面我们来剖析下Encoder-Decoder的网络结构,由于本文重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编解码都使用RNN为例,对CNN、LSTM、GRU感兴趣的同学请参考本公众号的《白话机器学习》系列文章,里面有详细的推导和理解。
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。
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 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。
LSTM网络可以用于语言翻译，但是不使用encoder-decoder架构的LSTM网络可能会表现不佳。在语言翻译任务中，...
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 。