在本例中为 [0]。然后我们用我们刚刚创建的 one hot encoder 对象拟合和转换数组“x”。就是这样，...
在Transformer中,如果我们需要将中文句子“我/爱/机器/学习”翻译为英文句子"i/ love /machine/ learning",正常的操作过程为: 把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去进行编码。 将<bos>也就是开始符号作为decoder的初始输入,然后与前面encoder的输出编码做注意力机制,最终得到一个最大概率输出词A1,然...
mask, 不给模型看到未来的信息。当Encoder的输入是:机器学习,则decoder的输入是:<start>machine learning Transformer Decoder改为self-Attention, 在训练过程中不像Seq2Seq中RNN的时间驱动机制(t时刻结束才能看到t+1时刻的词),而使得所有未来词暴露在Decoder中。Mask使得上三角的词为0, softmax(-inf)=0 6. self...
an encoder machine learning model to generate an encoder output, and executing a situation decoder machine learning model on the encoder output to obtain a situation model output having a situation identifier, and executing a trouble decoder machine learning model using the encoder output to obtain ...
United States Application US20220027563 Note: If you have problems viewing the PDF, please make sure you have the latest version ofAdobe Acrobat. Back to full text
— Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, 2014. On the task of translation, the model was found to be more effective when the input sequence was reversed. Further, the model was shown to be effective even on very long input sequences. We ...
[笔记] encoder-decoder NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE,读这篇主要希望学习了解Encoder-Decoder结构
针对机器翻译,提出 RNN encoder-decoder. encoder与decoder是两个RNN,它们放在一起进行参数学习,最大化条件似然函数。 网络结构: 注意输入语句与输出语句长度不一定相同。 在encoder端,t时刻的隐藏状态h表示为 t-1时刻的h 以及t时刻的输入x的函数,直到输
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
前言 最基础的seq2seq模型包含了三个部分,即encoder、decoder以及连接两者的中间状态向量,encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量s,继而将s传给decoder,decoder再通过对状态向量s的学习来进行输出。 图中每个box代表一个rnn单元,通常是lstm