该模型主要分为两部分:encoder和decoder,encoder由双向LSTM构成,decoder由单向LSTM构成。在进行翻译任务时,encoder在源语言句子上对信息进行提取,然后将信息传递给decoder进行句子生成(所翻译出来的目标语言句子)。为了加强decoder对源语言句子信息的分析能力,其在生成单词的每一时间步都会与encoder中所有时间步的隐藏状态向量...
O. Vinyals, M. Fortunato, and N. Jaitly. 2015. Pointer networks. In Proc. NIPS. 一.指针网络介绍 首先介绍指针网络,它是将seq2seq的学习架构和attention进行组合。 seq2seq 模型主要有两部分:Encoder(编码器) 和 Decoder(解码器) 编码器将可变长度的输入序列映射为固定维向量表示,而解码器将该向量转换...
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，...
LSTM网络可以用于语言翻译，但是不使用encoder-decoder架构的LSTM网络可能会表现不佳。在语言翻译任务中，en...
seq2seq由两部分组成:Encoder和Decoder。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。 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。 模型搭建分为三个步骤:编码器、解码器以及seq2seq。 首先...
我们一次给编码器 (Encoder) 输入一个字符,然后将编码器 (Encoder) 的状态变量传递给解码器 (Decoder)。我们需要稍微不同的解码器 (Decoder) 设置的训练与测试时间。在训练过程中,我们将给解码器提供正确的读音,一次一个音素。在每个时间步长,解码器将预测下一个音素。在推理过程(预测发音)中,我们不知道正确的音...
编码器与解码器(Encoder and Decoder)结构 Transformer模型由编码器和解码器组成,每个部分都包含多个相同的层。每一层都采用了多头注意力机制和前馈神经网络。 编码器:编码器由N个相同的层堆叠而成,每一层有两个子层。第一个子层是多头自注意力机制,第二个子层是简单的、位置全连接的前馈神经网络。编码器处理输...
对于IWSLT14德英数据集,我们使用了两层编码器-解码器(encoder-decoder)结构;而由于WMT14英德数据集大小更大,我们使用了更大的三层编码器-解码器结构。机器翻译任务一般由测试集上的BLEU值作为最后的评价标准,BLEU值越高说明翻译质量越高,机器翻译的实验结果下图所示。
一、Encoder-Decoder(编码-解码) 介绍 Encoder-Decoder是一个模型构架,是一类算法统称,并不是特指某一个具体的算法,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。首先,编码(encode)由一个编码器将输入序列转化成一个固定维度的稠密向量,解码(decode)阶段将这个激活状态生成目标译文。
我们一次给编码器 (Encoder) 输入一个字符,然后将编码器 (Encoder) 的状态变量传递给解码器 (Decoder)。我们需要稍微不同的解码器 (Decoder) 设置的训练与测试时间。在训练过程中,我们将给解码器提供正确的读音,一次一个音素。在每个时间步长,解码器将预测下一个音素。在推理过程(预测发音)中,我们不知道正确的音...