EncoderDecoder结构可以用于对话机器人、自然语言翻译等工作。这些工作有一个特点就是从序列到序列的输出,当然工作任务不仅如此,在一些非线性滤波的环境之中此结构也可以发挥作用。一般而言Encoder用于输入语句的理解,编码成向量c;Decoder用于将所编码的向量输出语句。首先需要明确一点就是EncoderDecoder结构并非仅RNN网络可以...
2. 构造Decoder 对target数据进行embedding。 构造Decoder端的RNN单元。 构造输出层,从而得到每个时间序列上的预测结果。 构造training decoder。 构造predicting decoder。 注意,我们这里将decoder分为了training和predicting,这两个encoder实际上是共享参数的,也就是通过training decoder学得的参数,predicting会拿来进行预测。
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...
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...
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...
较为重要的是构建代价函数,基于GAN的思想,encoder和decoder可以看成一个整体的生成器,于是两个网络的loss都设置为了判别器把生成的轨迹判别为真的的交叉熵。 而discriminator的loss设置为把真实轨迹识别为真的交叉熵和把生成轨迹识别为假的交叉熵的和。基本思路仍然是两个网络在对抗训练中互相收敛。
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。
Part-1:EncoderDecoder 模型 全称Encoder Decoder,即编码器解码器,是自然语言生成中最重要的里程碑。它的思想是用一个编码器,如循环神经网络(RNN),卷积神经网络(CNN)等将一段输入的文本编码成连续空间的向量,然后再用一个解码器(一般都...
Decoder(解码器):它将 Encoderh的输出作为输入,并尝试恢复 Encoder 的输入。 例如:h现在的大小为 100 x 1,解码器尝试使用h恢复原始的 100 x 100 图像。我们将训练 Decoder 从h中获取尽可能多的信息以重构x。 因此,Decoder 的操作类似于在 WinRAR 上执行解压缩。