长短时记忆网络(LSTM,long short-term memory)结构是由Sepp Hochreiter和Jiirgen Schrnidhuber于1997年提出,所以其并非是一个深度学习的产物,在很多任务中采用LSTM结构的循环神经网络比标准的循环神经网络表现更好。LSTM与单一tanh循环体结构不同,其拥有三个特殊的“门”结构,它是一种特殊的循环体网络。 LSTM单元不...
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 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、...
seq2seq预测问题的一种被证明是非常有效的方法被称为Encoder-Decoder LSTM。该体系结构包括两个模型:一个用于读取输入序列并将其编码成一个固定长度的向量,另一个用于解码固定长度的向量并输出预测序列。模型的使用相应地给出了该体系结构的名字——Encoder-Decoder LSTM,专门针对seq2seq问题而设计。 ... RNN Encode...
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，...
Encoder-Decoder的基本结构如图所示：模型读取一个输入句“ABC”，并生成“WXYZ”作为输出语句。该模型在输出句尾标记后停止进行预测。注意，LSTM读取输入相反，因为这样做在数据中引入了许多短期依赖项，使得优化问题更加容易。LSTM 的目的是估计条件概率 p(y1, … , yT′ |x1, … , xT ) ，它先通过最后一个...
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模型一样。
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...
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 ,或是多个隐藏层状态Ct 的加权总和,作为Decoder解码阶段的初始状态; ...
LSTM 可以用于构建编码器和解码器。在这种结构中，编码器 LSTM 将源语言序列编码成一个固定大小的隐藏...