注意:上图是 LSTM/GRU 单元在时间轴上展开时的样子。它是单个LSTM / GRU单元在每个时间戳处采用单个单词/token。这里使用了 LSTM 而不是经典的 RNN,因为它们在处理长期依赖关系时效果更好。 解码器块 因此,在读取整个输入序列之后,编码器将内部状态传递给解码器,这就是输出序列预测的开始。 解码器模块也是一个 ...
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...
基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术 李青勇何兵张显炀朱晓宇刘刚摘要:针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的..
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。由于前向和后向RNN都有400个单位,所以RNN的总状态是一个800维的向量。 编码器RNN的第二层(中间)的输出也通过一个完全连接...
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
[...]使用 CNN 作为图像编码器是很自 然的,首先对图像分类任务进行预训练,最后 使用隐藏层作为 RNN 解码器输出句子的输入。 — Show and Tell: A Neural Image Caption Generator, 2014. 图9.1 Encoder-decoder LSTM 结构 9.2.3 应用 下面的列表突出了 Encoder-Decoder LSTM 结构的一些有趣的应 用。 ▪ ...
reduce_sum(encoder_states*attention_scores,axis=1) hidden,cell = LSTM(inp,hidden,cell,embd_dim,2*hidden_size,scope="decoder") hidden_ = tf.layers.dropout(hidden,rate=0.3,training=tf_train) concated = tf.concat([hidden_,encoder_context_vector],axis=-1) linear_out = tf.nn.tanh(tf....
电梯曳引系统的可靠性是电梯安全性能评估中的重要部分ꎬ紧急制动滑移量是其重要反映指标ꎬ对滑移量进行时序预测能有利保证电梯安全ꎬ具有重要意义ꎮ采用结合Ｅｎｃｏｄｅｒ－Ｄｅｃｏｄｅｒ的ＬＳＴＭ模型学习电梯紧急制动滑移量的增长过程ꎬ进行多步预测来获得未来区间内滑移预测数据ꎮ通过与ＲＮＮ和ＬＳＴＭ...
Encoder-Decoder LSTM for Trajectory Prediction https://datascience.stackexchange.com/questions/86615/encoder-decoder-lstm-for-trajectory-prediction
编码器RNN的第二层(中间)的输出也通过一个完全连接的输出层然后通过一个“fat”(13×225)矩阵,产出MFCC(梅尔倒谱频率系数)预测。 解码器RNN用编码器RNN的最后一层的最终状态初始化。(实际上,该状态是正向编码器RNN的最终状态与反向编码...