笔者认为,只有摸清了一个模型从输入到输出过程中的数据维度变化及其原因才是真正掌握了一个模型的结构,所以本文从数据流动及维度变化的角度出发对模型进行解释,着重关注计算过程中张量维度的变化,简单介绍模型原理到代码实践之间的处理。 模型整体结构 该模型主要分为两部分:encoder和decoder,encoder由双向LSTM构成,decoder...
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...
模型结构的定义中,多了一个return_sequences=True,即返回的是序列, 而且input_shape=(n_steps_in, n_features)中有代表输入时间步数的n_steps_in, 输出为Dense(n_steps_out),代表输出的 y 每次考虑几个时间步. 当然这个问题还可以用 Encoder-Decoder 结构实现: 代码语言:javascript 复制 # define model【Enco...
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...
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...
而对于encoder-decoder模型,设有输入序列x1,...,xT,输出序列y1,...,yT‘,输入序列和输出序列的长度可能不同。那么其实就是要根据输入序列去得到输出序列的可能,于是有下面的条件概率,x1,...,xT发生的情况下y1,...,yT‘发生的概率等于p(yt|v,y1,...,yt−1)连乘。其中v表示x1,...,xT对应的隐含状态...
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...
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。
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,...
Seq2Seq模型的基本思想:使用一个循环神经网络读取输入句子,将这个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中;再使用另一个循环神经网络读取这个编码,将其“解压”为目标语言的一个句子。这两个循环神经网络分别称为编码器(Encoder)和解码器(Decoder),所以也称为 encoder-decoder 模型。