Encoder-Decoder框架是机器翻译(Machine Translation)模型的产物,其于2014年Cho et al.在Seq2Seq循环神经网络中首次提出。在统计翻译模型中,模型的训练步骤可以分为预处理、词对齐、短语对齐、抽取短语特征、训练语言模型、学习特征权重等诸多步骤。而Seq2Seq模型的基本思想非常简单一一使用一个循环神经网络读取输入句子,...
学习模式:自编码器是无监督学习模型,而Encoder-Decoder模型通常用于监督学习任务。 应用焦点:自编码器主要用于学习数据的紧凑表示,如降维和去噪;Encoder-Decoder模型专注于将一种形式的序列转换为另一种形式的序列,如语言翻译或语音识别。 输出目标:自编码器的输出旨在尽可能接近输入,而Encoder-Decoder模型的输出是一个完...
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 ...
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，...
当然，也有一些其他方法可以使用 LSTM 实现机器翻译，例如序列到序列（seq2seq）模型。这种模型同样包含一...
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...
我们可以通过添加两个数字来保持事物的简单性但是我们可以看到如何将其缩放成可变数量的术语和数学运算这些数学运算可以作为模型的输入来学习和推广 博士带你学 LSTM 开发 Encoder-DecoderLSTM 模型的简单 教程(附代码) LSTM 是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中 间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然...
这个选项使得模型能够忽略所有的偏置短语。这个偏置编码器是由一个多层的LSTM网络组成,hiz是将Zi中子词对应的embedding序列送到偏置编码器中,并用LSTM的最后状态作为整个短语的输出特征。我们然后用一个额外的attention去对hz进行计算,利用下面的公式,在输入到decoder中时,Ct = [Ctx;Ctz]。其他部分都与传统的LAS模型...
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...