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）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...
所以,RNN 结构的 Encoder-Decoder 模型存在长程梯度消失问题,对于较长的句子,我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有有效信息,即便 LSTM 加了门控机制可以选择性遗忘和记忆,随着所需翻译的句子难度怎能更加,这个结构的效果仍然不理想。 Attention 机制的引入 Attention 就是为了解决信息过长导致信息丢...
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 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。
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的一个元素,并更新其隐藏状态。 编码完成后,最终的隐藏状态或隐藏状态的某种变换被用作上下文向量。🔄 Decoder(解码器): 解码器的任务是从上下文向量中生成输出序列。
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阶段使用的编码为RNN(LSTM); ...
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
Encoder-Decoder框架是一种将编码器和解码器结合使用的通用架构,特别适用于处理序列到序列的任务。该框架首先通过编码器将输入序列转换为编码状态,然后利用解码器根据编码状态和已生成的部分目标序列逐步生成最终的目标序列。 1. 应用实例 机器翻译:将源语言句子编码为向量表示,然后解码生成目标语言句子。 文本摘要:将长...
Encoder-Decoder框架的工作原理可以概括为以下几个步骤: 编码:编码器接收输入序列,并逐步处理序列中的每个元素。通过循环结构(如RNN、LSTM等),编码器能够捕获序列中的时序信息和语义信息,并将其压缩为一个固定长度的向量。 解码:解码器接收编码器生成的中间状态向量,并基于这个向量逐步生成输出序列。在每个时间步,解码...