因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体的模型,而是一类框架。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的应用算法。 Encoder-Decoder框架有一个最显著的特征就是它是一个End-to-End学习的算法;本文将...
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
简介:编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉...
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-Sequence Models for Speech Recognition》 图像描述生成...
sequence-to-sequence解决的是序列到序列的问题,诸如machine translation、textual entailing等。本质上是计算在给定输入F下输出E的条件概率P(E|F)。我们先来说说encoder-decoder模型。 encoder-decoder模型的想…
Seq2Seq(Sequence-to-Sequence,序列到序列)问题是一类特殊的序列建模问题,其中的Encoder和Decoder都是一个序列。 Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。
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-Sequence Models for Speech Recognition》 ...
Encoder-decoder是一种常见的神经网络架构,通常用于序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,例如机器翻译、文本摘要和对话生成等。 简单来说,encoder-decoder模型由两部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列(例如一个句子)转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示来生成输出...
seq2seq 即“Sequence to Sequence”，是一个 Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。这个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，可以用于翻译，...
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-Sequence Models for Speech Recognition》 ...