输入的是4个英文单词,输出的是6个汉字。 Seq2Seq的产生是因为,机器翻译,语音识别图像描述生成等,长度事先不知道,无法固定长度,所以产生了这个框架。 Seq2Seq(强调目的),不特指方法,满足输入序列,输出序列的,都统称为Seq2Seq模型,具体方法都基本属于Encoder-Decoder模型(强调方法)的范围。 3.Attention 前面的Encode...
Google发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Netural Networks》 3.2、音频 - 文本 语音识别也有很强的序列特征,比较适合Encoder-Decoder模型。 Google发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-sequence Models for Speech Recognition》 3.3、图片 - 文本 通俗...
近年来,Encoder-Decoder的变体(如:半监督Vae、自动评分Encoder-Decoder等)得到广泛的研究,并在GAN、强化学习等领域也有所应用。 Seq2Seq指的是序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型,以编码器-解码器架构为基础。它被广泛应用于序列数据之间的转换任务,如机器翻译、文本摘要、对话生成等。 Seq2Seq模型的结构由两部分...
其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程,如果信息量越大,那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大,同时,随着sequence length的增加,意味着时间维度上的序列很长,RNN模型也会出现梯度弥散。最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组...
而Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型(强调方法)的范畴。 总结一下的话: Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 Seq2Seq 更强调目的,Encoder-Decoder 更强调方法 Encoder-Decoder 有哪些应用? 机器翻译、对话机器人、诗词生成、代码补全、文章摘要(文本 - 文本) ...
Seq2Seq(是 Sequence-to-sequence 的缩写),就如字面意思,输入一个序列,输出另一个序列。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。例如下图: 如上图:输入了 6 个汉字,输出了 3 个英文单词。输入和输出的长度不同。 Seq2Seq 的由来 ...
seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。
基于Encoder-Decoder框架实现Seq2Seq模型 - 张浩在路上 Encoder-Decoder简介 Encoder-Decoder框架是一种文本处理领域的研究模式,他并不是特指某种具体的算法,而是一类算法统称。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出...
Seq2Seq(强调目的),不特指方法,满足输入序列,输出序列的,都统称为Seq2Seq模型,具体方法都基本属于Encoder-Decoder模型(强调方法)的范围。 3.Attention 前面的Encoder-Decoder因为存在信息过长,信息丢失的问题,所以Attention机制的出现,来解决这个问题。 Attention的特点是Encoder不再将整个输入序列编码为固定长度的中间向...
Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列 Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 ...