Attention-LSTM 模型 传统的编码- 解码器( Encoder-Decoder) 模型在处理输入序列时,编码器Encoder 将输入序列Xt编码成固定长度的隐向量h,对隐向量赋予相同的权重。 解码器Decoder 基于隐向量h 解码输出。当输入序列的长度增加时,分量的权重相同,模型对于输入序列Xt没有区分度,造成模型性能下降。 Attention 机制解决了...
模型编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,适用于序列到另一个序列的任务,如机器翻译。 (三)Transformer-LSTM为什么可以结合? LSTM虽然在一定程度上缓解了长期依赖问题,但由于其递归结构,无法真正地解决长期依赖问题。而基于自注意力机制的Transformer模型采用并行注意力机制,不存在长期依赖问题,可以对较远的时序特征...
# 利用贪婪搜索进行机器翻译 encoder.eval() atten_decoder.eval() print(len(filtered_pairs)) num_of_exampels_to_evaluate = 6867 indices = np.random.choice(len(train_en_sents), num_of_exampels_to_evaluate, replace=False) x_data = train_en_sents[indices] sent = paddle.to_tensor(x_data)...
前一阵打算写这方面的文章,不过发现一个问题,就是如果要介绍Transformer,则必须先介绍Self Attention,亦必须介绍下Attention,以及Encoder-Decoder框架,以及GRU、LSTM、RNN和CNN,所以开始漫长的写作之旅。 截止目前,已经完成几篇文章的输出 《白话机器学习-卷积神经网络CNN》 《白话机器学习-循环神经网络RNN》 《白话机器...
第一次提出GRU和RNN encoder-decoder框架。使用RNN编码器-解码器(encoder-decoder)框架用于机器翻译。文章先encoder从不定长的源语言输入中学到固定长度的特征V,然后decoder使用特征V和语言模型解码出目标语言句子 以上篇文章提出的seq2seq和encoder-decoder这两个框架除了在机器翻译领域,在其他任务上也被广泛使用。
在 Encoder 中,由于翻译一个词语需要依赖于上下文,因此注意力层可以访问句子中的所有词语;而 Decoder 是顺序地进行解码,在生成每个词语时,注意力层只能访问前面已经生成的单词。 程序设计 完整源码私信博主回复基于LSTM-Transformer的时间序列预测(Python)
多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。...这是一个多步多元的时间序列预测问题。特征也非常的少有500个商店组合,这意味着要预测500个时间序列。数据预处理深度学习模型擅长自行发现特征,因此可以将特征工程简化到最少。...时间的特征是有周期性的,为了将这些信息...
code <- encoder(batch[[1]]) l_mse <- mse_loss(batch[[2]], prediction) l_fnn <- loss_false_nn(code) loss<- l_mse + fnn_weight * l_fnn decoder_gradients, decoder$trainable_variables tf$print("损失: ", train_loss$result() ...
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该结构和LSTM对比起来非常好理解。但是实际使用场景中,有根据问题域不同,也有不同的使用结构。下图是一些RNN的实际使用场景下的结构。 将上面两图结合就是Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。 LSTM和RNN一样,根据使用场景不同,LSTM可能有单输入多输出,多输入单输出,多输入多输出等输入输出结构。