此处代码已修正。修改部分为get_batches中的两个for循环,for target in targets_batch和for source in sources_batch(之前的代码是for target in pad_targets_batch和for source in pad_sources_batch),因为我们用sequence_mask计算了每个句子的权重,该权重作为参数传入loss函数,主要用来忽略句子中pad部分的loss。如果...
为了弥补上述基本Encoder-Decoder模型的局限性,近两年NLP领域提出Attention Model(注意力模型),典型的例子就是在机器翻译的时候,让生成词不是只能关注全局的语义编码向量c,而是增加了一个“注意力范围”,表示接下来输出词时候要重点关注输入序列中的哪些部分,然后根据关注的区域来产生下一个输出,如下图所示: 相比于之前...
总结 这个代码示例实现了完整的Transformer模型,包括Encoder和Decoder。Encoder负责处理输入序列并生成特征表示,Decoder使用这些特征表示和部分生成的输出序列来生成下一个输出单词。完整的Transformer模型可以用于多种自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等。 发布于 2024-06-11 22:04・IP 属地广东 ...
net:add(nn.SpatialMaxPooling(2,2,2,2)) -- A max-pooling operation that looks at 2x2 windows and finds the max. 池化层是为了减小输出的大小,降低过拟合 net:add(nn.SpatialConvolution(6, 16, 5, 5)) 卷积运算:6个输入通道,16个输出通道,5x5的卷积核 net:add(nn.ReLU()) -- non-linearity...
作者针对Node Embedding,提出了一个统一的Encoder-Decoder编程框架来设计和实现Graph Embedding算法,上述所述目前主流的Graph Embedding算法都可以使用该框架来重新组织代码结构。 Encoder:目标是将每个Node映射编码成低维的向量表示,或embedding。 Decoder:目标是利用Encoder输出的Embedding,来解码关于图的结构信息。 这一框架...
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...
机器翻译、对话机器人、诗词生成、代码补全、文章摘要(文本 – 文本) 语音识别(音频 – 文本) 图像描述生成(图片 – 文本) Attention 引入 Encoder-Decoder 的缺陷 Attention 解决信息丢失问题 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。Encoder-Decoder是一种常用的模型架构...
4.2_Encoder_Decoder 二、编码器(encoder)
机器翻译、对话机器人、诗词生成、代码补全、文章摘要(文本 - 文本) 「文本 - 文本」 是最典型的应用,其输入序列和输出序列的长度可能会有较大的差异。 Google 发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》
encoder-decoder attention代码Encoder-Decoder Attention 在深度学习中的机器翻译等任务中经常使用。以下是一个简单的 Python 代码示例,演示了 Encoder-Decoder Attention 的计算过程:import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers class Encoder(layers.Layer):def __init__...