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（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归的神经网络层实现，一般采用循环神经...
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...
Decoder(解码器): 输入与隐藏状态传递:在Decoder的t-1时刻,RNNs(如LSTM或GRU)输出一个隐藏状态h(t-1)。 计算Score:在t时刻,Decoder的隐藏状态h(t-1)与编码部分产生的每个时间步的隐藏状态h(s)(来自双向RNNs的拼接状态)进行计算,以得到一个Score。 计算Attention Weight:将所有计算得到的Score进行softmax归一...
以下是一个基于 TensorFlow 的简单 Encoder-Decoder 架构实现: importtensorflowastf# 定义 EncoderclassEncoder(tf.keras.Model):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,units):super(Encoder,self).__init__()self.embedding=tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=tf.keras.layers....
注意输出是 encoder_states = [state_h, state_c] =[encoder_LSTM:1,: encoder_LSTM:2] 编码器的拓扑图 解码模型 #解码的隐藏层decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,))#解码的候选门decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,))#解码的输入状态decoder_states_inputs = [decoder...
) 4. model.add(LSTM(..., return_sequences=True)) 5. model.add(TimeDistributed(Dense(...))) 表 9.4 Encoder-Decoder 模型的例子 总的来说,使用 RepeatVector 作为编码器的固定大小的 2D 输出, 以适应解码器期望的不同长度和 3D 输入。TimeDistributed wrapper 允许相同的输出层用于输出序列中的每个元素...
本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架,该框架可以启发关于Graph表示学习的研究切入点以及良好的编程实践。此外,本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法,来探讨如何使用.
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 ...
decoder_outputs, = decoder_lstm(decoder_emb, initial_state=encoder_states)decoder_dense = tf.keras.layers.Dense(len(word_index)+1, activation=’softmax’)decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs) model = tf.keras.models.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)model....