h0e=0Encoder:ht=fe(xt,ht−1e)(1)h0d=hteDecoder:yt=fd(yt−1,ht−1d)(2)(1.1) 1.1式描述了最简单建模方式,一般情况而言。将Encoder的最后输出状态作为Decoder的初始状态。注意一个问题就是1.1-1和1.1-2的输入和输出并不太相同。对于Encoder而言,输入和输出并无关系。而Decoder
encoder-decoder 的经典架构相信很多同行也都非常熟悉了。其中的两个 LOSS 大家也都耳熟能祥: 1.Reconstruction Loss这个比较容易理解:生成模型嘛,让生成的结果尽可能接近原始的输入; 但对于 2. 拉近 encoder 输出的分布和标准正态分布就比较令我费解,为啥就非得是标准正态分布呢 ? 在解释 2 之前,有必要先简单说...
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输...
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,这样会使得模型更加准确。(这就是为什么我们会构建Training和Predicting两个Decoder的原因,下面还会有对这部分的解释)。 需要用target数据来计算模型的loss。 我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们...
decoder_outputs)#原始模型###model.load_weights('s2s.h5')# Run trainingmodel.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2)# 保存模型model.save(...
可以看到上述结构只有一个隐藏层,从输入到隐藏层即为Encoder(编码器),从隐藏层到输出即为Decoder(解码器)。 一提到降维,首先想到的肯定是主成分分析(PCA),PCA具体原理可以参考:PCA系列(一):降维基础知识及PCA原理总结 那么自编码器这么简单的结构如何达到降维的目的呢?我们知道,一个最简单的自编码器(上图所示)只...
其结构和一般的自编码器类似,由encoder和decoder组成,而其特点则在于在loss(损失函数)的设计和参数更新的过程中采用了的变分推断的方法。算法流程大致如下: 1、先向encoder网络中输入样本 ,得到 的充分统计量 和 ; 2、由正态分布 抽样得到 ; 3、向decoder网络输入 ...
decoder encoder 神经网络 神经网络代码讲解 require 'nn'; #在torch中使用nn包来构建神经网络 net = nn.Sequential() #是个容器,下面解释 net:add(nn.SpatialConvolution(1, 6, 5, 5)) -- 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 convolution kernel...
需要用target数据来计算模型的loss。 我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时,序列中的最后一个字母(或单词)其实是没有用的。我们来用下图解释: 我们此时只看右边的Decoder端,可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>],其中<go>,W,X...
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。 整个架构如下所示: 编码器、瓶颈和解码器之间的关系 编码器Encoder 编码器是一组卷积模块,后跟池化模块,这些模块将模型的输入压缩到称为瓶颈的紧凑部分。