其中h表示encoder中双向LSTM中的隐藏状态向量长度和单元状态向量长度(代码中表示为hidden_size),\mathrm{enc}上标表示隐藏状态张量来源于encoder,\rightarrow表示正向LSTM,\leftarrow表示反向LSTM,下标i表示在第i个输入上的输出。 由于decoder输入中的隐藏状态和单元状态均来源于encoder,为了进一步提取源语言句子特征,decoder...
Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将...
encoder 是 Image, decoder 是验证码序列。由于 keras 不支持传统的在 decoder 部分每个 cell 输出需要作为下一个 rnn 的 cell 的输入 (见下图),所以我们这里把 decoder 部分的输入用 encoder(image)的最后一层复制 N 份作为 decoder 部分的每个 cell 的输入。 典型的 seq2seq keras 可以直接实现的 image2text...
可以包括词嵌入、位置嵌入等,以提供单词的语义信息和位置信息。 2. 编码层(Transformer Encoder): GPT模型使用单向Transformer编码器进行编码和生成。 3. 输出层(Output Linear and Softmax): 线性输出层将最后一个Transformer Decoder Block的输出转换为词汇表大小的向量。 Softmax函数将输出向量转换为概率分布,以便进...
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...
Transformer 模型主要分为两大部分,分别是 Encoder 和 Decoder。Encoder 负责把输入(语言序列)隐射成隐藏层,然后解码器再把隐藏层映射为自然语言序列。 本文主要介绍Encoder结构,Decoder内容大致相同 1 Positional Encoding 对于输入X,维度为[batch_size,sequence_length],sequence_length为句子长度。然后首先经过Embedding为...
transformer是一种不同于RNN的架构,模型同样包含 encoder 和 decoder ,但是encoder 和 decoder 抛弃 了RNN,而使用各种前馈层堆叠在一起。 Encoder: 编码器是由N个完全一样的层堆叠起来的,每层又包括两个子层(sub-layer),第一个子层是multi-head self-attention mechanism层,第二个子层是一个简单的多层全连接层...
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。
9.2 Encoder-Decoder LSTM 模型 9.2.1 序列到序列预测问题 序列预测问题通常涉及预测真实序列中的下一个值或者输出输入 序列的类标签。这通常被构造为一个输入时间步长序列到一个输出时 间步长(例如,one-to-one)或者多个输入时间步长到一个输出时间 步长(many-to-many)类型的序列预测问题。 有一种更具挑战性的序...