Seq2Seq的缺点 上下文压缩:来自输入序列的所有信息必须压缩到上下文向量的大小。因此,损失细粒度的细节。 短期记忆限制:他们努力从遥远的时间步骤捕获和保留信息,从而难以处理长序列和捕获长期依赖性。 偏见:在培训期间,经常使用称为“teacher forcing”的技术对SEQ2SEQ模型进行训练,在该技术中,将解码器与地面真相输出to...
Seq2Seq模型有一个encoder网络和一个Decoder网络,在我们的例子中encoder的输入是英语句子,每输入一个词RNN就会更新状态并记录下来,encoder最后一个状态就是这个句子的特征,并把之前的状态丢弃。把这个状态作为decoder的初始状态,初始化后decoder就知道这个句子了,首先把起始符作为decoder的输入,然后一步步更新,输出状态和...
这意味着它不仅能记住最近的信息,还能记住很久之前的信息,简直是记忆大师。由于LSTM模型具有长效记忆的能力,对于seq2seq问题帮助巨大。后来,encoder-decoder模型也受到了极大的影响,可以说这篇论文是NLP历史上的一个重要转折点。总之,这篇论文告诉我们,有时候灵感和创意才是最强大的武器。通过递归神经网络和LSTM的结合,...
输入输出不等长地多输入多输出地RNN结构(Seq2Seq模型) 自编码器,输入等于输出的神经网络模型 RNN和自编码器的原理构造一个翻译机器人,同样的,这个自编码器(翻译机器人)的输入也等于输出,只不过输入与输出用不同的语言去表达罢了。 解码器decoder的输入都是译码器encoder的同一个输出,也就是说无论输入的语句是什么...
seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用。以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入的固定长度向量解码成输出...
Seq2Seq 是一种特殊类型的序列建模,用于机器翻译、文本生成、摘要等。其架构的设计方式使其可以接受可变数量的输入并产生可变数量的输出。它有一个编码器和解码器。编码器和解码器都有一个循环神经网络。 在上图中,您可以看到编码器在每个时间戳处获取一个输入标记,然后更新其隐藏状态。编码器从给定句子中捕获的所...
seq2seq的输入是一个序列,输出也是一个序列,经常用于时间序列预测。 II. 代码实现 2.1 数据处理 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来12个时刻的负荷(步长pred_step_size可调)。 数据处理代码和前面的直接多输出预测一致。 2.2 模型搭建 模型搭建分为三个步骤:编码器、解码器以及seq2seq。
1.2 Seq2Seq模型 基础的Seq2Seq模型包含三部分,即Encoder端、Decoder端以及连接两者的中间状态向量[7]。Encoder编码器将输入序列X=(x1,…,xT)编码成一个固定大小的状态向量S传给Decoder解码器,解码器通过对S的学习生成输出序列Y=(y1,…,yK)[8]。解码器主要基于中间状态向量S以及前一时刻的输出y(t-1)解码得到...
CNNLSTM和Seq2seq结合 cnn和lstm结合效果不好,我们在前面了解了CNN(卷积神经网络),也了解了RNN(递归神经网络),也在前面进行了基于CNN的BP和基于RNN的BPTT公式的推导,主要都利用了我们所定义的误差δ(预期正确输出和输出之间的误差),进行误差的反向传播,进而修改
2. seq2seq 2.1 seq2seq结构 RNN 的输入和输出个数都有一定的限制,但实际中很多任务的序列的长度是不固定的,例如机器翻译中,源语言、目标语言的句子长度不一样;对话系统中,问句和答案的句子长度不一样。 eq2Seq 是一种重要的 RNN 模型,也称为 Encoder-Decoder 模型,可以理解为一种N×M的模型。模型包含两个...