Google 发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 语音识别(音频 – 文本) 语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。 Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-
最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量,这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。由于基础Seq2Seq的种种缺陷,随后引入了Attention的概念以及Bi-directional encoder layer等,由于本篇文章主要是构建一个基础的Seq2Seq模型,对其他改进tricks先不做介绍。 总结起来说,基础的Se...
Seq2Seq模型,即序列到序列模型,是Encoder-Decoder框架的一个具体实现,通常使用循环神经网络(RNN)或其变种(如LSTM、GRU)作为Encoder和Decoder的底层结构。这种模型能够处理输入和输出序列长度不确定的问题,非常适合机器翻译等任务。 实例解析:在机器翻译中,Seq2Seq模型能够接收一句英文作为输入(Encoder处理),然后输出对应的...
Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。 什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用...
Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention 传送门1:Encoder-Decoder 和 Seq2Seq 因为注意力不集中,所以这篇随笔就是看别人的文章,随手参考写写的。 1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用的框架,这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。
Attention - 注意力机制 seq2seq是 Sequence to Sequence 的简写,seq2seq模型的核心就是编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成的 通过在seq2seq结构中加入Attention机制,是seq2seq的性能大大提升,先在seq2seq被广泛
Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型,并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。 数据集 所使用的...
只要是符合上面的框架,都可以统称为 Encoder-Decoder 模型。说到 Encoder-Decoder 模型就经常提到一个名词—— Seq2Seq。 什么是 Seq2Seq? Seq2Seq(是 Sequence-to-sequence 的缩写),就如字面意思,输入一个序列,输出另一个序列。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。例如下图: ...
最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量,这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。由于基础Seq2Seq的种种缺陷,随后引入了Attention的概念以及Bi-directional encoder layer等,由于本篇文章主要是构建一个基础的Seq2Seq模型,对其他改进tricks先不做介绍。
Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-dec...