Encoder-Decoder是一种常用的模型架构,广泛应用于序列到序列(Seq2seq)学习问题中。它由两个主要组件——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 编码器负责把输入序列转换为一个固定长度的向量,该向量包含输入序列的所有信息;而解码器根据此向量生成目标序列。在训练阶段,给定输入序列和它们对应的目标序列,编码器可以...
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(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 更强调方法 Encoder-Decoder 有哪些应用?
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。 图中每个box代表一个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将输入编码为...
「Seq2Seq」和「Encoder-Decoder」的关系 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 ...
Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务 Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题!
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:Sequence-to-Sequence,序列到序列。 输入序列和输出序列的长度是可变的。 比如翻译: I am a dog. 我是一只小狗。 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)。
下面是一个Seq2Seq模型在机器翻译中使用的示意图。编码器位于左侧,仅需要源语言的序列作为输入。解码器位于右边,需要两种版本的目标语言序列,一种用于输入,一种用于目标(Loss计算) 网上找到了一个比较好的实现,基于Tensorflow2.x的KerasAPI实现,可读性很高。