「Seq2Seq」和「Encoder-Decoder」的关系 Seq2Seq(强调目的)不特指具体方法,满足「输入序列、输出序列」的目的,都可以统称为 Seq2Seq 模型。 而Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型(强调方法)的范畴。 总结一下的话: Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 Seq2Seq 更强调目的,Encoder-Decod...
Encoder-Decoder是一种常用的模型架构,广泛应用于序列到序列(Seq2seq)学习问题中。它由两个主要组件——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 编码器负责把输入序列转换为一个固定长度的向量,该向量包含输入序列的所有信息;而解码器根据此向量生成目标序列。在训练阶段,给定输入序列和它们对应的目标序列,编码器可以...
简介:本文记录了学习Transformer过程中的笔记,介绍了Seq2Seq模型及其编码器-解码器结构。Seq2Seq模型通过将输入序列转化为上下文向量,再由解码器生成输出序列,适用于机器翻译、对话系统等任务。文章详细探讨了Seq2Seq的优势与局限,如信息压缩导致的细节丢失和短期记忆限制,并引入注意力机制来解决长序列处理问题。此外,还...
因为Encoder-Decoder之间的向量C是定长的,所以存在缺陷,因为不管信息是多还是少,只能表示定长的信息,所以当输入信息太长的时候,会丢失掉一些信息。 举例:图片压缩,800*800像素压缩成100KB和3000*3000像素压缩成100KB,3000*3000像素的压缩之后,图片就比800*800像素压缩的模糊。 2.Seq2Seq Seq2Seq:Sequence-to-Seque...
Encoder-Decoder和 Seq2SeqEncoder-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。 本文将详细介绍...,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。Encoder-Decoder这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将 ...
📚 引言:Encoder-Decoder是深度学习中一个非常基础且重要的概念,它能够将现实问题转化为数学问题,并通过求解数学问题来得到解决方案。本文将从核心逻辑、Encoder和Decoder的作用以及Seq2Seq模型等方面详细讲解Encoder-Decoder。💡 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。🔍...
Seq2seq由两个LSTM层组成,即编码器的LSTM和解码器的LSTM,此时LSTM隐藏状态是编码器和解码器的桥梁,在正向传播时,编码器的编码信息通过LSTM层隐藏状态传递给解码器,在反向传播时候,解码器的梯度通过这个桥梁传给编码器。 时序转换 我们将加法视为一个时序转换问题,在我们看来加法运算是一个非常简单的问题,但是seq2s...
Seq2Seq(是 Sequence-to-sequence 的缩写),就如字面意思,输入一个序列,输出另一个序列。这种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。例如下图: 如上图:输入了 6 个汉字,输出了 3 个英文单词。输入和输出的长度不同。 Seq2Seq 的由来 ...
NLP之简单笔记:啥是seq2seq what isseq2seq?seq2seq是RNN的变种,是一种N VS M的模型,这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为seq2seq模型。 直接上图(参考https...图所示。seq2seq结构不限制输入和输出的长度,应用较为广泛,如机器翻译、语言识别等。
Seq2Seq:Sequence-to-Sequence,序列到序列。 输入序列和输出序列的长度是可变的。 比如翻译: I am a dog. 我是一只小狗。 输入的是4个英文单词,输出的是6个汉字。 Seq2Seq的产生是因为,机器翻译,语音识别图像描述生成等,长度事先不知道,无法固定长度,所以产生了这个框架。