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...
Paper:Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation GRU(门控循环单元)作为一种常用的循环神经网络模型,其结构特点与LSTM模型颇为相似,专门设计用于捕捉时间序列数据中的深层次信息。相较于LSTM模型,GRU在保持处理时序依赖性和动态变化的能力的同时,拥有更精简的参数数量...
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...
实现对输入序列和输出序列的自动编码和解码。如果不使用encoder和decoder模型，可以将LSTM网络用于单语言的...
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,...
Encoder-Decoder LSTM; 加法预测问题; 定义并编译模型; 拟合模型; 评估模型; 用模型做预测; 完成例子 让我们开始吧! 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,on...
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...
又叫Encoder-Decoder模型,适用于输入与输出个数不一样相等的情况(即多对多的循环神经网络,适用于机器翻译等场景)。 其中,Encoder编码器和Decoder解码器可以使用RNN、LSTM和GRU,均适用这种变体结构。 同时,这种结构也可以与双向、深层的变体结构同时使用,不冲突的。
最常见的Seq2Seq模型是解码器-编码器(Encoder-Decoder)模型,由于时序数据的序列性质,通常情况下,我们使用RNN(Recurrent Neural Network)在Encoder中得到输入序列的特征向量,再将此特征向量输入Decoder中的另一个RNN模型,逐一生成目标序列的每一个点。本文使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量...