在讲RNN时,我们有提到每一个时刻都有一个隐藏状态向量 S_{t} 。那么,当这个向量传递到最后的一个token时,即 S_{n} (n为输入序列的最大长度),它就是语义编码向量C 。所以,我们可以说Encoder部分的责任就是得到向量 C。 那么,就有: S_{t} = f(S_{t-1},x_{t}) C=S_{n} 其中, f 为激活...
1.seq2seq:分为encoder和decoder a.在decoder中,第一时刻输入的是上encoder最后一时刻的状态,如果用了双向的rnn,那么一般使用逆序的最后一个时刻的输出(网上说实验结果比较好) b.每一时刻都有一个输出,即:[batch_size, decoder_output_size],经过一个MLP后,都跟词汇表中的每一个词都对应了一个概率,即: [...
提纲1. 简介 2. RNN Encoder-Decoder 3. 预训练语言模型 Encoder-Decoder 3.1 MASS 3.2 ProphetNet 3.3 T5 3.4 Bart 4. 总结 参考文献 1. 简介 文本生成是自然语言处理领域一种常见的任务,它实现了从源文本到目…
1.Encoder-Decoder模型及RNN的实现 encoder-decoder模型虽然非常经典,但是局限性也非常大。最大的局限性就在于编码和解码之间的唯一联系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说,编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中去。但是这样做有两个弊端,一是语义向量无法完全表示整个序列的信息,还有就是先输入的...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上...
Encoder-Decoder框架 概述 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
(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通常使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等序列模型来实现,它们能够有效处理序列数据并捕捉长期依赖关系。Decoder同样可以采用这些模型,但在生成输出序列时,通常会使用某种形式的注意力机制(Attention Mechanism)来动态地从Encoder的输出中选择相关信息。 示例:使用PyTorch实现简单的Encode...
它也通常使用循环神经网络(RNN)来实现。 在每个时间步,解码器会基于上一个时间步的输出、当前的隐藏状态和上下文向量来生成当前时间步的输出。 三、Encoder-Decoder的应用 机器翻译(文本 – 文本): 这是Encoder-Decoder最经典的应用。编码器将源语言的句子编码成上下文向量,解码器则从该向量中生成目标语言的翻译。
解码器（Decoder）：解码器的任务是根据编码器的输出状态和已经生成的部分目标序列，生成下一个词元。它同样采用递归的神经网络层，一般也可以采用RNN或LSTM。在每个时间步，解码器将当前已经生成的部分序列和编码器的输出状态作为输入，然后生成下一个最有可能的词元。这个过程会不断重复，直到生成完整的目标序列或者...