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...
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...
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...
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...
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。
前24个预测未来12个,每个模型训练50轮,效果很差,MAPE为13.26%,还需要进一步完善。 LSTM架构的seq2seq 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)...
1. 原来的Encoder–Decoder 在这个模型中,encoder只将最后一个输出递给了decoder,这样一来,decoder就相当于对输入只知道梗概意思,而无法得到更多输入的细节,比如输入的位置信息。所以想想就知道了,如果输入的句子比较短、意思比较简单,翻译起来还行,长了复杂了就做不好了嘛。
结果将给出一般随机生成示例的模型学习能力的估计。 1. # evaluate LSTM 2. X, y = generate_data(100, n_terms, largest, alphabet) 3. loss, acc = model.evaluate(X, y, verbose=0) 4. print( 'Loss: %f, Accuracy: %f' % (loss, acc*100)) 表 9.27 评价拟合 Encoder-Decoder LSTM 拟合的...
Part 0 模型概览 从图片到序列实际上就是 Image2text 也就是 seq2seq 的一种。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 de...
最后一种是N to M的情况,也被称Encoder-Decoder模型/Seq2Seq模型, 它先将输入数据编码成上下文向量,然后通过它来输出预测的序列。这种RNN在机器翻译、文本摘要、阅读理解、对话生成等很多领域都有着极为广泛的应用。 RNN的优缺点 优点: 能够处理变长序列:RNN的核心优势在于其能够处理不同长度的序列数据,无论是文...