在深度学习的广阔领域中,Encoder-Decoder框架以其独特的编码-解码机制,成为了处理序列到序列(Seq2Seq)任务的重要工具。无论是自然语言处理(NLP)中的机器翻译、文本摘要,还是图像处理中的图像描述生成,Encoder-Decoder框架都展现出了其强大的表达能力和泛化能力。本文将深入探讨这一框架的基本原理、工作方式及其在实际应用...
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(图片 – 文本) 通俗的讲就是「看图说话」,机器提取图片特征,然后用文字表达出来。这个应用是计算机视觉和 NLP 的结合。 图像描述生成的论文《Sequence to Sequence – Video to Text》...
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,以实现将一种模态转换到另一种模态的系统。正因为这个强大的功能,Encoder_Decoder框架以应用于机器翻译,图像生成标题等众多任务中。 注意力机...
概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。 注意点: 不管输入序列和输出序...
图5-16 c参与所有时刻状态的运算 5.3Encoder-decoder框架输入序列输出序列中文英文机器翻译的Encoder-decoder框架问句答句问答系统的Encoder-decoder框架 5.3Encoder-decoder框架应用在文本领域得到广泛应用外,在语音识别、图像处理等领域也可以进行使用。缺点输入句子比较长,此时 所有语义完全通过一个中间语义向量来表示,单词...
Image Captioning是计算机视觉的研究方向之一,其中文翻译一般为图像的文本描述。其任务大概可以描述为输入一张图片,生成一句对此图片的描述句子。作为一种结合了计算机视觉和自然语言翻译的多模态任务,其方法随着深度学习的兴起,也能大概有个推测。视觉方面一般使用CNN对图像进行编码(encoder),再输入到NLP中常用的RNN网络中...
数字图像修复技术中的文物虚拟修复技术就是对一些文物数字图像中所缺失、损坏的部分,应用现有的图像信息,根据一定的修复原则进行还原修复的技术。其主要目的是使修复后的数字图像无限接近原视图。在文物保护领域中,受到很多历史因素或其他客观因素的影响,出土的文物和存放时间长的文图表面会有很多的缺失破损情况,如裂缝、...
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,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、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于 ...
Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,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、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于 Task04 导入数据-数据预处理-分词-建立词典-载入数据集。 Encoder-Decoder: Sequence to Sequence模型: 训练: 预测: 具体结构: Beam Search ...
在Seq2Seq 框架提出之前,深度神经网络在图像分类等问题上取得了非常好的效果。在其擅长解决的问题中,输入和输出通常都可以表示为固定长度的向量,如果长度稍有变化,会使用补零等操作。 然而许多重要的问题,例如机器翻译、语音识别、自动对话等,表示成序列后,其长度事先并不知道。因此如何突破先前深度神经网络的局限,使...