Decoder(解码器): 输入与隐藏状态传递:在Decoder的t-1时刻,RNNs(如LSTM或GRU)输出一个隐藏状态h(t-1)。 计算Score:在t时刻,Decoder的隐藏状态h(t-1)与编码部分产生的每个时间步的隐藏状态h(s)(来自双向RNNs的拼接状态)进行计算,以得到一个Score。 计算Attention Weight:将所有计算得到的Score进行s...
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...
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...
构建Encoder-Decoder模型 encoder_inputs = tf.keras.Input(shape=(None,))encoder_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(word_index)+1, output_dim=64)(encoder_inputs)encoder_outputs, state_h = tf.keras.layers.LSTM(64, return_state=True)(encoder_emb)encoder_states = [state_h] decod...
encoder_embedding = Embedding(input_vocab_size, latent_dim)(encoder_inputs)decoder_embedding = Embedding(output_vocab_size, latent_dim)(decoder_inputs) 编码器 encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True)encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_embedding)encoder_states =...
importtensorflowastf# 定义 EncoderclassEncoder(tf.keras.Model):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,units):super(Encoder,self).__init__()self.embedding=tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=tf.keras.layers.LSTM(units,return_sequences=True,return_state=True)defcall(...
(1)8层单向LSTM且为全连接结构,其hidden size为1024; (2)至第三层开始采用残差连接; attention: (1)对Bahdanau attention进行标准化处理; (2)encoder最后一层的输出于decoder第一层的输入结合,然后在当前timestep从新计算权值及context; 其中context的计算公式如下: s_t=AttentionFunction(y_{i-1},x_t),\quad...
输入与隐藏状态传递:在Decoder的t-1时刻,RNNs(如LSTM或GRU)输出一个隐藏状态h(t-1)。 计算Score:在t时刻,Decoder的隐藏状态h(t-1)与编码部分产生的每个时间步的隐藏状态h(s)(来自双向RNNs的拼接状态)进行计算,以得到一个Score。 计算Attention Weight:将所有计算得到的Score进行softmax归一化,得到每个输入词对...
第二章:怎么样训练 LSTMs? 第三章:怎么样准备 LSTMs 的数据? 第四章:怎么样在 Keras 中开发 LSTMs? 第五章:序列预测建模 第六章:如何开发一个 Vanilla LSTM 模型? 第七章:怎么样开发 Stacked LSTMs? 第八章:开发 CNN LSTM 模型(本期内容) 第九章:开发 Encoder-Decoder LSTMs(本期内容) 第十章:开...
《Long Short Term Memory Networks with Python》是澳大利亚机器学习专家Jason Brownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。 该书总共分为十四个章节,具体如下: 第一章:什么是LSTMs? 第二章:怎么样训练LSTMs? 第三章:怎么样准备LSTMs的数据?