Encoder-Decoder模型是一种通用的框架,广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等NLP任务中。其基本思想是将输入序列(如自然语言描述)通过Encoder编码成一个固定长度的上下文向量,然后Decoder根据这个向量逐步生成输出序列(如程序代码)。 Encoder部分:负责将输入序列转换成一个高维空间的向量表示,这个向量包含了输入序列的所...
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...
读者可以按照代码示例进行实践操作,并加深对encoder-decoder模型的理解。 第四部分将通过案例分析与实验结果展示来验证所实现的encoder-decoder模型在机器翻译任务上的性能。我们将介绍选择并预处理的数据集,详细说明实验设置和评估指标,并展示实验结果并进行深入分析与讨论。 最后,在第五部分中,我们将总结本文的主要发现...
— Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, 2014 Encoder-Decoder LSTM是为处理自然语言处理问题而开发的,它显示了-of-the-art的性能,特别是在文本翻译领域称为统计机器翻译。这种体系结构的创新是在模型的最核心的部分使用了固定大小的内部表示,这里输入序列被读取...
(1)为了构建一个对源代码和注释理解能力更强的模型,从提取输入通用表达的角度出发,提出了一种基于Encoder-Decoder框架的代码自动注释模型.该模型充分利用预训练模型的特征提取能力,选择在海量代码语料上预训练得到的Code BERT作为Encoder,选择6层Transformer Decoder作为Decoder,源代码输入Encoder得到语义向量后输入Decoder...
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...
我们可以通过添加两个数字来保持事物的简单性但是我们可以看到如何将其缩放成可变数量的术语和数学运算这些数学运算可以作为模型的输入来学习和推广 博士带你学 LSTM 开发 Encoder-DecoderLSTM 模型的简单 教程(附代码) LSTM 是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中 间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然...