自编码器只是一种思想，在具体实现中，encoder和decoder可以由多种深度学习模型构成，例如全连接层、卷积...
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...
super(RecurrentAutoencoder, self).__init__() self.encoder=Encoder(seq_len, n_features, embedding_dim).to(device) self.decoder=Decoder(seq_len, embedding_dim, n_features).to(device)defforward(self, x): x=self.encoder(x) x=self.decoder(x)returnx 自动编码器类已经定义好,接下来创建一个它...
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...
为了实现这一任务，我们需要一种可以处理两个序列的模型结构，例如编码器-解码器（encoder-decoder）结构...
本文的代码借鉴GitHub - lkulowski/LSTM_encoder_decoder: Build a LSTM encoder-decoder using PyTorch to make sequence-to-sequence prediction for time series data 对于初学者来说,这图比较有迷惑性。这个lstm方框并非真实的lstm单元,没有实际的物理含义,它是在处理时间步上的展开示意图。
Encoder-Decoder强调的是模型设计(编码-解码的一个过程),Seq2Seq强调的是任务类型(序列到序列的问题)。 Informer中的Decoder如何预测? 要求前面有辅助的。 在decoder中要做两种self-attention,一个是dncoder的输入,即计算辅助时间序列和预测时间序列做self-attention。
[8] Kyunghyun Cho, Bart van Merrienboer, Dzmitry Bahdanau, Yoshua Bengio, On the properties of neural machine translation: Encoder–decoder approaches, in: Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2014, pp. 103–111. ...
Paper:Crossformer: Transformer Utilizing Cross-Dimension Dependency for Multivariate Time Series Forecasting Code: https://github.com/Thinklab-SJTU/Crossformer Crossformer开创性地提出了一种新的层次Encoder-Decoder架构,该架构由左侧的Encoder(灰色)和右侧的Decoder(浅橘色)组成,融合了Dimension-Segment-Wise (DSW)...
机器学习5. RNN/LSTM/GRU 反向传播公式推导;encoder-decoder框架/attention机制汇总,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。