Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。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...
这个选项使得模型能够忽略所有的偏置短语。这个偏置编码器是由一个多层的LSTM网络组成,hiz是将Zi中子词对应的embedding序列送到偏置编码器中,并用LSTM的最后状态作为整个短语的输出特征。我们然后用一个额外的attention去对hz进行计算,利用下面的公式,在输入到decoder中时,Ct = [Ctx;Ctz]。其他部分都与传统的LAS模型一...
LSTM网络可以用于语言翻译，但是不使用encoder-decoder架构的LSTM网络可能会表现不佳。在语言翻译任务中，en...
应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编码,得到设备状态信息的中间表示,其中蕴含了设备状态的特征信息,利用LSTM Decoder对中间表示信息进行解码,利用解码后的信息预测剩余使用寿命;研究了LSTM Encoder-Decoder方法在公开的C-MAPSS数据集上...
Encoder-Decoder 框架是深度学习中非常常见的一个模型框架,例如在 Image Caption 的应用中 Encoder-Decoder 就是 CNN-RNN 的编码 - 解码框架;在神经网络机器翻译中 Encoder-Decoder 往往就是 LSTM-LSTM 的编码 - 解码框架,在机器翻译中也被叫做 Sequence to Sequence learning 。
这个偏置编码器是由一个多层的LSTM网络组成,hiz是将Zi中子词对应的embedding序列送到偏置编码器中,并用LSTM的最后状态作为整个短语的输出特征。我们然后用一个额外的attention去对hz进行计算,利用下面的公式,在输入到decoder中时,Ct = [Ctx;Ctz]。其他部分都与传统的LAS模型一样。
LSTM 可以用于构建编码器和解码器。在这种结构中，编码器 LSTM 将源语言序列编码成一个固定大小的隐藏...
Encoder-Decoder 阶段的编码与解码的方式可以是 CNN、RNN、LSTM、GRU 等; Encoder-Decoder结构 下面剖析Encoder-Decoder的网络结构,重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编码、解码都使用RNN为例。 那么一种可能的网络结构如下: Encoder阶段使用的编码为RNN(LSTM); ...
encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True,name='encoder_LSTM') # 编码器的特征维的大小latent_dim,即单元数,也可以理解为lstm的层数 #lstm 的输出状态,隐藏状态,候选状态 encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs) # 取出输入生成的隐藏状态和细胞状态,作为解码器的隐藏状态和细胞...
在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀的性能和并行计算能力,已成为当前主流的Encoder结构。训练时,我们通常采用最小负似然法(Negotiable Likelihood)和注意力机制(Attention Mechanism)等技术来优化模型。与Encoder相似,...