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...
encoder and inference_decoder models35defdefine_models(n_input, n_output, n_units):36#定义训练编码器37encoder_inputs = Input(shape=(None, n_input))#n_input表示特征这一维(维的大小即特征的数目,如图像的feature map)38encoder = LSTM(n_units, return_state=True)#编码器的特征维的大小dimension(...
Encoder-Decoder方法最早在论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》中提出,该论文使用了两个RNN网络来完成机器翻译(Statistical Machine Translation: SMT)工作,第一个RNN网络把一串符号序列编码成一个固定长度的向量表示,第二个RNN网络把这个固定长度的向量解码...
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...
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。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...
decoder层的代码如下: 构建好了Encoder层与Decoder以后,我们需要将它们连接起来build我们的Seq2Seq模型。 定义超参数 # 超参数 # Number of Epochsepochs= 60 # Batch Size batch_size = 128 # RNN Size rnn_size = 50 # Number of Layers num_layers = 2 ...
实现:架构。 如图7所示,网络的基本架构模仿自Sutskever等人的机器翻译编码-解码器神经网络,尽管有较大的修改。 图7.网络体系结构。 编码器和解码器显示为按时间展开,或更确切地说显示为顺序元素(列)。因此,编码器或解码器同一行的所有层具有相同的输入和输出权值。双向箭头表示双向RNN。尽管图中将时间卷积描述为8个...
[动手写神经网络] 手动实现 Transformer Encoder 五道口纳什 3606 0 [QKV attention] kv-cache、decoder only vs. BERT, 单向注意力 vs. 双向注意力 五道口纳什 6841 3 【即插即用】ICLR 2024 级联Encoder-Decoder RXZ算法驿站 402 0 [数学!数学] 最大似然估计(MLE)与最小化交叉熵损失(cross entropy lo...
总结起来说,基础的Seq2Seq主要包括Encoder,Decoder,以及连接两者的固定大小的State Vector。 实战代码 下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型,通过向我们的模型输入一个单词(字母序列),例如hello,模型将按照字母顺序排序输出,即输出ehllo。
encoded,decoded=autoencoder(b_x)loss=loss_func(decoded,b_y)# mean square error optimizer.zero_grad()# clear gradientsforthistraining step loss.backward()# backpropagation,compute gradients optimizer.step()# apply gradientsifstep%100==0:print('Epoch: ',epoch,'| train loss: %.4f'%loss.data...