编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归的神经网络层实现，一般采用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）。编码器将输入序列的每个词元转换为一个向量表示，这些向量在经过多层的传递后，最终被编码成一个固定维度的状态表示。这个状态包含了输入序列的...
编码器可以是任何类型的深度学习模型,但循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),因其在处理序列数据方面的优势而被广泛使用。 解码器(Decoder) 解码器的目标是将编码器产生的上下文向量转换为输出序列。在开始解码过程时,它首先接收到编码器生成的上下文向量,然后基于这个向量生成输出序...
Encoder阶段使用的编码为RNN(LSTM); 向量C是Encoder编码阶段的最终隐藏层的状态Ct ,或是多个隐藏层状态Ct 的加权总和,作为Decoder解码阶段的初始状态; W是Encoder的最终输出(最后一个隐藏层的输出Ht,作为Decoder的解码阶段初始输入。 Decoder阶段使用的解码为LSTM。 四Encoder与Decoder流程 Encoder部分 Encoder负责将输入...
(1)encoder采用8层LSTM,其idden size为1024,第一层采用双向LSTM结构,其余层为单向结构; Encoder第一层的双向连接结构如下: 图16. 双向结构 文中设计的网络结构中只在Encoder的第一层使用了双向LSTM,其余的层仍然是单向LSTM,通过双向连接以更好的获得上下文信息。 (2)从第三层开始采用残差连接; 其残差结构如下...
编码器是一个循环神经网络(RNN),由多个循环单元(如 LSTM 或 GRU)堆叠而成。每个单元通过依次处理输入序列中的一个元素,生成一个上下文向量。这个上下文向量汇总了输入序列的全部信息,它通过在单元间传递当前元素的信息,逐步构建对整个序列的理解。工作流程: ...
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。
神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 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。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样...
(1) Encoder部分:通常采用RNN(循环神经网络)或其变种,如LSTM(长短时记忆)或GRU(门控循环单元)。这些模型能够处理变长序列,并捕捉序列中的时序依赖关系。 (2) Decoder部分:同样可以采用RNN、LSTM或GRU。在解码过程中,通常会采用一种称为“Teacher Forcing”的技术,即在训练时,每一步都使用真实的上一个输出作为...
Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。
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...