Seq2Seq(强调目的)不特指具体方法,满足「输入序列、输出序列」的目的,都可以统称为 Seq2Seq 模型。 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
简介:本文记录了学习Transformer过程中的笔记,介绍了Seq2Seq模型及其编码器-解码器结构。Seq2Seq模型通过将输入序列转化为上下文向量,再由解码器生成输出序列,适用于机器翻译、对话系统等任务。文章详细探讨了Seq2Seq的优势与局限,如信息压缩导致的细节丢失和短期记忆限制,并引入注意力机制来解决长序列处理问题。此外,还...
例如,在文本摘要任务中,Seq2Seq模型结合Attention机制可以生成更加准确、简洁的摘要;在对话系统中,通过引入Attention机制,模型可以更好地理解用户的意图和上下文信息,从而生成更加自然、流畅的回复。 结语 Encoder-Decoder框架、Seq2Seq模型以及Attention机制是自然语言处理领域的三大法宝,它们不仅推动了机器翻译等任务的巨大进...
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...
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 在Seq2Seq 框架提出之前,深度神经网络在图像分类等问题上...
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...
Encoder-Decoder架构是处理序列到序列(Seq2Seq)问题的一种通用框架。简单来说,它包含两个部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。 Encoder:负责将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量(context vector)。这个向量包含了输入序列的全部信息,是后续解码的关键。 Decoder:则根据这个上下文向量,逐步生成输出序列的每一个...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
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由两个LSTM层组成,即编码器的LSTM和解码器的LSTM,此时LSTM隐藏状态是编码器和解码器的桥梁,在正向传播时,编码器的编码信息通过LSTM层隐藏状态传递给解码器,在反向传播时候,解码器的梯度通过这个桥梁传给编码器。 时序转换 我们将加法视为一个时序转换问题,在我们看来加法运算是一个非常简单的问题,但是seq2s...