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...
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为可变长度的 输出序列。 给定输入 X = (x1,x2,…,xn),经过seq2seq,它的输出Y = (y1,y2,…,ym)输出长度可能不同。 seq2seq模型计算以下条件概率: 用RNN的隐藏层(...
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...
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...
为了实现这一任务，我们需要一种可以处理两个序列的模型结构，例如编码器-解码器（encoder-decoder）结构...
编码器(Encoder):一个LSTM网络,负责接收源语言句子并将其编码成一个固定长度的上下文向量。 解码器(Decoder):另一个LSTM网络,根据上下文向量生成目标语言的翻译句子。 流程: 源语言输入:将源语言句子分词并转换为词向量序列。 编码:使用编码器LSTM处理源语言词向量序列,输出上下文向量。
Encoder-Decoder的基本结构如图所示: 上图是一个已经在时间维度上展开(unroll)的Encoder-Decoder模型,其输入序列是”ABC”,输出序列是”WXYZ”,其中”<EOS>”是句子结束符。该模型由两个RNN组成:第1个RNN接受输入序列”ABC”并在读取到<EOS>时终止接受输入,并输出一个向量作为”ABC”这个输入项链的语义表示向量,...
2. Encoder-Decoder 框架 需要注意的是,注意力机制是一种通用的思想和技术,不依赖于任何模型,换句话说,注意力机制可以用于任何模型。只是我们介绍注意力机制的时候更多会用encoder-decoder框架做介绍。 Encoder-Decoder 框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,应用场景异常广泛。下图是文本处理领域里 Encoder-Decoder...
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。