# define model【Encoder-Decoder model】 model = Sequential() model.add(LSTM(200, activation='relu', input_shape=(n_steps_in, n_features))) model.add(RepeatVector(n_steps_out)) model.add(LSTM(200, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed(Dense(n_features))) ...
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...
比如输入的是英文句子:Tom chase Jerry,Encoder-Decoder框架逐步生成中文单词:“汤姆”,“追逐”,“杰瑞”。在没加入Attention Model之前,生成的语义编码C是一致的,而加入之后,对应的语义编码可能如下: 其中,f2函数代表Encoder对输入英文单词的某种变换函数,比如如果Encoder是用的RNN模型的话,这个f2函数的结果往往是某个...
model = TransformerModel(input_chunk_length=30,output_chunk_length=15,batch_size=32,n_epochs=200, # model_name="air_transformer",nr_epochs_val_period=10,d_model=16,nhead=8,num_encoder_layers=2,num_decoder_layers=2,dim_feedforward=128,dropout=0.1,optimizer_kwargs={"lr": 1e-2},activat...
model.add(TimeDistributed(Dense(...))) 表 9.4 Encoder-Decoder 模型的例子 总的来说,使用 RepeatVector 作为编码器的固定大小的 2D 输出, 以适应解码器期望的不同长度和 3D 输入。TimeDistributed wrapper 允许相同的输出层用于输出序列中的每个元素。 9.3 加法预测问题 加法问题是一个序列到序列,或者 seq2seq ...
Encoder-Decoder模型对于目标句子Y中每个单词的生成过程如下：其中f是decoder的非线性变换函数，由此可知，不论生成哪个单词，使用的语义向量都是c，而语义向量c是由句子X的每个单词经过Encoder编码而成的，也就意味着句子X中的单词对生成任意目标单词的影响力是相同的。Attention Model会对输入序列X的不同单词分配不同...
本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状;第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU);第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构。第四部分,应用Keras框架提供的API,比较和分析简单循环神经网络(SRN)、LSTM和GRU在手写数字mnist数据集上...
r_vec = RepeatVector(max_english_len)(encoder) decoder = LSTM(64, return_sequences=True, dropout=0.2)(r_vec) logits = TimeDistributed(Dense(english_vocab))(decoder) 最后,我们创建模型并添加一个损失函数。 enc_dec_model = Model(input_sequence, Activation('softmax')(logits)) ...
transformer是一种不同于RNN的架构,模型同样包含 encoder 和 decoder ,但是encoder 和 decoder 抛弃 了RNN,而使用各种前馈层堆叠在一起。 Encoder: 编码器是由N个完全一样的层堆叠起来的,每层又包括两个子层(sub-layer),第一个子层是multi-head self-attention mechanism层,第二个子层是一个简单的多层全连接层...
前面已经计算出了decoder的初始隐藏状态和初始单元状态,现在需要分析decoder每一步的输入。与encoder中每一步的输入是当前位置的子词嵌入向量不同,decoder除了嵌入向量外,还拼接了来自前一步中用于计算实际输出单词的组合输出向量,现在忽略decoder中每一步的输入,先对每一步的输出和与encoder中注意力的计算进行分析。