state_c= LSTM(latent_dim, return_state=True,name='encoder_LSTM')(encoder_inputs)# 我们丢弃' encoder_output ',只保留隐藏状态,候选状态encoder_states = [state_h, state_c]### 定义训练解码器 ###
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True,name='decoder_LSTM') # 将编码器输出的状态作为初始解码器的初始状态 decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states) # 添加全连接层 # 这个full层在后面推断中会被共享!! decoder_dense ...
神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样...
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...
编码器可以是任何类型的深度学习模型,但循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),因其在处理序列数据方面的优势而被广泛使用。 解码器(Decoder) 解码器的目标是将编码器产生的上下文向量转换为输出序列。在开始解码过程时,它首先接收到编码器生成的上下文向量,然后基于这个向量生成输出序...
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...
最大decoder次数,就是我们指定的max_length 那如何生成包含Attention的LSTM Cell?首先调用build_single_cell构造一个LSTM隐藏层节点,这一步和和Encoder一样。不同的地方在于,Decoder里的LSTM节点需要添加Attention机制,使得输入单词和输出单词的对应关系集中在当前单词位置周围。这里Attention我们使用的是BahdanauAttention机制...
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,...
实现对输入序列和输出序列的自动编码和解码。如果不使用encoder和decoder模型,可以将LSTM网络用于单语言的...
Encoder-Decoder LSTM的结构以及怎么样在Keras中实现它; 加法序列到序列的预测问题; 怎么样开发一个Encoder-Decoder LSTM模型用来解决加法seq2seq预测问题。 9.1 课程概览 本课程被分为7个部分,它们是: Encoder-Decoder LSTM; 加法预测问题; 定义并编译模型; ...