长短时记忆网络(LSTM,long short-term memory)结构是由Sepp Hochreiter和Jiirgen Schrnidhuber于1997年提出,所以其并非是一个深度学习的产物,在很多任务中采用LSTM结构的循环神经网络比标准的循环神经网络表现更好。LSTM与单一tanh循环体结构不同,其拥有三个特殊的“门”结构,它是一种特殊的循环体网络。 LSTM单元不...
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...
不管输入序列和输出序列长度是什么,中间的「向量 c」长度都是固定的。所以,RNN 结构的 Encoder-Decoder 模型存在长程梯度消失问题,对于较长的句子,我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有有效信息,即便 LSTM 加了门控机制可以选择性遗忘和记忆,随着所需翻译的句子难度怎能更加,这个结构的效果仍然不...
Encoder-Decoder的基本结构如图所示：模型读取一个输入句“ABC”，并生成“WXYZ”作为输出语句。该模型在输出句尾标记后停止进行预测。注意，LSTM读取输入相反，因为这样做在数据中引入了许多短期依赖项，使得优化问题更加容易。LSTM 的目的是估计条件概率 p(y1, … , yT′ |x1, … , xT ) ，它先通过最后一个...
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,...
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，...
9.2.2 结构 seq2seq预测问题的一种被证明是非常有效的方法被称为Encoder-Decoder LSTM。该体系结构包括两个模型:一个用于读取输入序列并将其编码成一个固定长度的向量,另一个用于解码固定长度的向量并输出预测序列。模型的使用相应地给出了该体系结构的名字——Encoder-Decoder LSTM,专门针对seq2seq问题而设计。
Encoder的结构包含10层单向的LSTM,每层256个单元。偏置编码器包含单层的LSTM,有512个单元。解码器由4层LSTM组成,每层256个单元。实验的测试集如下: 首先,为了检验我们引入的偏移模块在没有偏移短语的情况下,会不会影响解码。我们对比了我们的CLAS和普通的LAS模型,CLAS模型在训练的时候,使用了随机的偏移短语,但是在...
根据不同的任务可以选择不同的编码器和解码器(例如,CNN、RNN、LSTM、GRU等) Encoder-Decoder的一个显著特征就是:它是一个end-to-end的学习算法。 只要符合这种框架结构的模型都可以统称为Encoder-Decoder模型。 Encoder-Decoder强调的是模型设计(编码-解码的一个过程),Seq2Seq强调的是任务类型(序列到序列的问题)。
第一种结构 [参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。 第二种结构 ...