第三种是N to N的情况,输入输出是等长的,这种RNN可以用来生成文章、诗歌甚至代码。 最后一种是N to M的情况,也被称Encoder-Decoder模型/Seq2Seq模型, 它先将输入数据编码成上下文向量,然后通过它来输出预测的序列。这种RNN在机器翻译、文本摘要、阅读理解、对话生成等很多领域都有着极为广泛的应用。 RNN的优缺点...
Encoder - Decoder LSTM 架构包含一个编码器,用于将输入转换为中间编码器向量,然后一个解码器将中间编码器向量转换为最终结果。编码器和解码器都是堆叠的 LSTMs。 Bidirectional LSTM:Bidirectional LSTM 架构是传统 LSTM 架构的扩展,它更适用于序列分类问题,如情感分类、意图分类等。Bidirectional LSTM 架构使用两个 LS...
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...
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 ...
这就是深度学习里的Attention Model的核心思想。 人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的某个焦点部分,而对其它部分视而不见。 2、Encoder-Decoder框架 所谓encoder-decoder模型,又叫做编码-解码模型。这是一种应用于seq2seq问题的模型。seq2seq问题简单的说,就...
Encoder-Decoder LSTM的结构以及怎么样在Keras中实现它; 加法序列到序列的预测问题; 怎么样开发一个Encoder-Decoder LSTM模型用来解决加法seq2seq预测问题。 9.1 课程概览 本课程被分为7个部分,它们是: Encoder-Decoder LSTM; 加法预测问题; 定义并编译模型; ...
To address this issue, we built a molecular generation model based on fragment-based drug design (FBDD) and a long short-term memory (LSTM) encoder鈥揹ecoder structure to generate receptor-specific molecules with novel scaffolds. Remarkably, our model was trained with a molecular assembly ...
seq2seq由两部分组成:Encoder和Decoder。seq2seq的输入是一个序列,输出也是一个序列,经常用于时间序列预测。 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来12个时刻的负荷(步长pred_step_size可调)。数据处理代码和前面的直接多输出预测一致。
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。