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...
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 ###
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...
该模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,通过这两个部分协同工作,实现输入序列到输出序列的转换。 编码器(Encoder):负责将输入序列编码成一个固定长度的向量(通常称为“上下文向量”或“编码向量”)。这一过程通常通过循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等结构实现。编码器...
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...
第二章:怎么样训练LSTMs? 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) ...
Encoder Decoder 模型的特点: Encoder 将可变长度的输入序列编码成一个固定长度的向量; Decoder 将固定长度的向量解码成一个可变长度的输出序列; 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、...
Encoder-Decoder架构是神经网络机器翻译的核心,它分为两个主要部分:Encoder和Decoder。Encoder将输入句子的词向量表示为一个上下文向量,Decoder则将这个上下文向量转化为目标语言的句子。在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀...
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
这些RNN的输出被串联起来,并作为输入传递到下一层。在单个RNN层中的每个“单元”是一个LSTM单元:一种由简单单元组成的复杂的体系,以乘法的方式相互作用,允许模型学习如何控制信息流,从而跨长时间尺度保存信息。我们使用了Gers等人的LSTM设计...