Encoder将源语言转换成向量表示,Decoder将该向量解码成目标语言。这种端到端的方式能够捕捉长程依赖关系,...
基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术李青勇何兵张显炀朱晓宇刘刚摘要:针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(EDMTP)。引入一阶差分处理,降低了轨迹数据的时间依赖性,得到了无趋势的轨迹。构造输入输出的轨迹数据对,将预测问题转化为有监督学习问题,研究多步...
提出的RNN Encoder-Decoder自然地生成一个短语的连续空间表示。[...]从可视化角度,很明显地RNN Encoder-Decoder捕获语义和句法结构的短语。 — Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, 2014. 在翻译任务上,该模型在输入顺序颠倒时更有效。此外,即使在很长的输入...
是在时间维度上的展开,所以实际上seq2seq本质上就是两层lstm
目录 RNN Encoder–Decoder 简介 单个RNN原理 Encoder–Decoder原理 LSTM Seq2Seq RNN Encoder–Decoder 论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》 简介 RNN Encoder–Decoder由两个循环神经网络
本课程的目标是学习怎么样开发Encoder-Decoder LSTM模型。完成本课程之后,你将会学习到: Encoder-Decoder LSTM的结构以及怎么样在Keras中实现它; 加法序列到序列的预测问题; 怎么样开发一个Encoder-Decoder LSTM模型用来解决加法seq2seq预测问题。 9.1 课程概览 ...
机器翻译——从RNN Encoder–Decoder到LSTM Seq2Seq(经典论文解读) RNN Encoder–Decoder 简介 单个RNN原理 Encoder–Decoder原理 LSTM Seq2Seq RNN Encoder–Decoder 论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》 简介 RNN Encoder–Decoder由两个循环神经网络 ...