文本生成的模型结构有多种形式,本文主要介绍其中的encoder-decoder这种架构的,通过一个encoder对源文本进行编码,然后再通过一个decoder按顺序进行预测输出。 2 RNN Encoder-Decoder RNN Encoder-Decoder是用RNN循环神经网络来分别充当encoder跟decoder的seq2seq模型。具体的执行过程见下图 图1: RNN Encoder-Decoder原理...
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...
这是Encoder-decoder框架的的缺点。 不同的任务可以选择不同的编码器和解码器 (RNN,CNN,LSTM,GRU)。 Encoder-Decoder 是一个 End-to-End 的学习算法,以机器翻译为例,可以将法语翻译成英语。这样的模型也可以叫做 Seq2Seq。 Seq2Seq( Sequence-to-sequence ) 输入序列和输出序列的长度是可变的。 Seq2Seq 强调...
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); 向量C是Encoder编码阶段的最终隐藏层的状态Ct ,或是多个...
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。
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。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。
RNN大都用来处理像一串句子、一段语音这种的序列化数据。展开的RNN结构图如下: 由图可见,其当前时间 t 的输出依赖两部分:前一时刻的隐层 $h_{t-1}$ 和当前的输入 $x_{t}$ 。 下面主要介绍经典的三种RNN结构: (1)n VS 1 注:圆圈代表给定的输入,箭头代表运算,矩形代表隐层,也就是箭头运算后的结果。其...
self.rnn_directions = 2 if bidirectional else 1 self.gru = nn.GRU( num_layers=rnn_num_layers, input_size=input_feature_len, hidden_size=hidden_size, batch_first=True, bidirectional=bidirectional, dropout=rnn_dropout ) self.device = device ...
ZeroWall使用现有的基于签名的WAF允许的历史Web请求(其中大部分假定为良性),使用编码-解码递归神经网络(Encoder-Decoder RNN)训练自翻译机,以捕获良性请求的语法和语义模式。在实时检测中,自翻译器(self-translation machine)无法很好地理解的0-day攻击请求(WAF无法检测到该攻击)无法被机器翻译回其原始请求,因此被定义为...
参考1:-原创翻译- 基于RNNEncoder–Decoder的机器翻译L(earning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation) 在图像标注中,将图像特征输入到Encoder中,Decoder输出一段文字对图像的描述。 参考2:-原创翻译- 图像标注生成器 (Show and Tell: A Neural Image Caption Generator...