Transformers Architecture Transformer模型中Encoder和Decoder部分都是由每一层的attention layer组成, 例如标准的transformer的Encoder和Decoder默认都是由6层attention layer。上个时代大名鼎鼎的Bert就是只用了Encoder的部分的12层attention layer构成。进入LLM时代的以GPT系列的模型则以只用了Decoder部分的attention layer。 这...
RNN 整个RNN共享一组(U,W,b) seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是一个序列, Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达,Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列 seq2seq with attention encoder的时候为重点附上更大的权重输入给decoder ....
把这个FST的权重推向起始状态,以帮助在解码期间进行假设修剪。 对于解码,我们寻找一个成本最小的转录本y,它结合了编码器-解码器(encoder-decoder,ED)和语言模型(language model,LM)的输出,如下所示 在波束搜索解码中整合FST和ARSG是很容易的,因为它们的共同特性是当前状态只取决于前一个状态和输入符号。因此,我们可...
Deep convolutional encoder–decoderVideo surveillanceVideo abnormality detection has become an essential component of surveillance video, identifying frames in the video sequences that contain events that do not conform to the expected behavior. However, their application is limited due to the presence of...
MQRNN采用的是Encoder-Decoder结构,在NLP中经典的Encoder-Deocder结构基础上进行了优化。下图左侧为基础的Encoder-Decoder结构,右侧为MQRNN结构。MQRNN将Decoder部分由RNN改成多个全连接。MQRNN直接将Encoder最后一个时刻的context,以及未来的所有feature拼接到一起,通过一个全连接,生成每个时刻的context和一个全局整体的...
更具体地说,建立了一个FST T = min(det(L o G))来定义字符序列的对数概率。把这个FST的权重推向起始状态,以帮助在解码期间进行假设修剪。 对于解码,我们寻找一个成本最小的转录本y,它结合了编码器-解码器(encoder-decoder,ED)和语言模型(language model,LM)的输出,如下所示...
attention机制帮助decoder能够提取encoder sequence重要信息,显著提升解码的效果。同时decoder内部隐式学习了语言模型。 img 当时顺便开发了个debug工具,能抽样听某个voice search的录音,对比识别的文字结果。从实际情况抽样,这个模型已经超过一般人的水平。模型能并识别大量地名,物品名,型号名,比如galaxy s5。 模型训练速度...
12. On the Properties of NeuralMachine Translation Encoder–Decoder 1409 1259v2 13. Encodere mechaine translationuse CNN 1503.01838v5 补充一个源码Demo LSTM隐层神经元结构: LSTM隐层神经元详细结构: //让程序自己学会是否需要进位,从而学会加法 1. #include "iostream" #include "math.h" #include "...
“Long Short-term Memory (LSTM) is an RNN architecture designed to be better at storing and accessing information thanstandard RNNs. LSTM has recently given state-of-the-art results in a variety ofsequenceprocessing tasks, including speech andhandwriting recognition .” ...
left accelera⁃ tion lane change and right acceleration lane change of the predicted vehicle;the traffic vehicle expected trajectory prediction module uses an encoder-decoder architecture to output multiple behaviors and trajectories of the predict⁃ ed vehicle that may occur within the next 6 ...