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...
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(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
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 模型理解 encoder decoder 模型是比较难理解的,理解这个模型需要清楚lstm 的整个源码细节,坦率的说这个模型我看了近十天,不敢说完全明白。 我把细胞的有丝分裂的图片放在开头,我的直觉细胞的有丝分裂和这个模型有相通之处 定义训练编码器
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，...
Decoder部分代码比较长,我们使用seq2seq.dynamic_decode进行Decoder过程的构建。该函数有这样几个输入: decoder decoder指定了解码过程的细节。关键如下,cell是添加了Attention后的LSTM Cell,helper是一个辅助类,可以用GreedyEmbeddingHelper替代TrainingHelper进行贪婪解码。initial_state是Encoder过程输出的状态数据。output_laye...
第三章:怎么样准备LSTMs的数据? 第四章:怎么样在Keras中开发LSTMs? 第五章:序列预测建模 第六章:如何开发一个Vanilla LSTM模型? 第七章:怎么样开发Stacked LSTMs? 第八章:开发CNN LSTM模型(本期内容) 第九章:开发Encoder-Decoder LSTMs(本期内容) ...
这个状态包含了输入序列的全部信息，用于后续的解码过程。解码器（Decoder）：解码器的任务是根据编码器的输出状态和已经生成的部分目标序列，生成下一个词元。它同样采用递归的神经网络层，一般也可以采用RNN或LSTM。在每个时间步，解码器将当前已经生成的部分序列和编码器的输出状态作为输入，然后生成下一个最有可能的...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...