编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。 实现 示例数据来自http://manythings.org。它是由语言的句子对组成的。在我们的...
该模型由编码器、中间矢量和解码器三部分组成。 编码器 该编码器基本上由一系列LSTM/GRU单元组成(请查看LSTM/GRU文档以更好地理解架构)。编码器接受输入序列并将信息封装为内部状态向量。解码器使用编码器的输出和内部状态。在我们的文本摘要问题中,输入序列是文本中需要汇总的所有单词的集合。每个单词都表示为x_i,...
‑LSTM注意力模型的图像描述方法,包括:首先,构建带有卷积神经网络CNN的编码器模型并且用预处理过的图片去训练编码器模型,以便可以高效提取出图像特征;然后构建并训练Bi‑LSTM注意力机制模型,把提取的图像特征作为输入,生成准确地每个词向量;最后,构建带有循环神经网络RNN的句子解码器模型,将词向量输入模型中,以进行...
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。 实现 示例数据来自manythings.org。它是由语言的句子对组成的。在我们的案例中,我们将使用西班牙语-英语对。 建立模型首先需要对数据进行预处理,得到西班牙语和英语句子的最大长度。
我们将模型分成两部分,首先,我们有一个编码器,输入西班牙语句子并产生一个隐向量。编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。
我们将模型分成两部分,首先,我们有一个编码器,输入西班牙语句子并产生一个隐向量。编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。
该模型由编码器、中间矢量和解码器三部分组成。 编码器 该编码器基本上由一系列LSTM/GRU单元组成(请查看LSTM/GRU文档以更好地理解架构)。编码器接受输入序列并将信息封装为内部状态向量。解码器使用编码器的输出和内部状态。在我们的文本摘要问题中,输入序列是文本中需要汇总的所有单词的集合。每个单词都表示为x_i,...