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...
Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 图片 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上...
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。 Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于 ...
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...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,一个encoder是一个接收输入,输出特征向量的网络(FC, CNN, RNN, etc)。这些特征向量其实就是输入的特征和信息的另一种表示。 编码实际上就是对内容的另一种表示 decoder同样也是一个网络(通常与编码器相同的网络结构,但方向相反),它从编码器获取特征...
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 Predicting Decoder 下面我们会对这每个部分进行一一介绍。 1. target数据处理 我们的target数据有两个作用: 在训练过程中,我们需要将我们的target序列作为输入传给Decoder端RNN的每个阶段,而不是使用前一阶段预测输出,这样会使得模型...
LLM 101: 一起入门大语言模型 / Winter 2024 第二章 Transformer模型 第三节 编程实践 这一章主要掌握两个模型结构:RNN Encoder-Decoder with Attention和Transformer 1) RNN Encoder-Decoder with Attention 2) The Annotated Transformer 3). 基于OpenNMT和Transformer训练翻译模型 4) 非代码:斯坦福CS224N 作业4 ...
Encoder model:TF nn.dynamic_rnn 组合embedding层与RNN层 3.定义Decoder模型中的数据输入参数 对于Decoder中的训练和推理,需要不同的输入。在训练过程中,输入由embedded后的目标label提供;在推理阶段,每个时间步的输出将是下一时间步的输入。它们也需要embedding,并且embedded向量应在两个不同的阶段之间共享。 那么训练...
nlp machine-learning reinforcement-learning ai deep-learning tensorflow word2vec artificial-intelligence policy-gradient rnn text-summarization seq2seq machinelearning deeplearning encoder-decoder abstractive-text-summarization google-colab pointer-generator google-colaboratory Updated Oct 6, 2020 Jupyter Notebo...