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...
Paper:Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation GRU(门控循环单元)作为一种常用的循环神经网络模型,其结构特点与LSTM模型颇为相似,专门设计用于捕捉时间序列数据中的深层次信息。相较于LSTM模型,GRU在保持处理时序依赖性和动态变化的能力的同时,拥有更精简的参数数量...
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...
首先介绍一下 encoder-decoder 框架 中文叫做编码-解码器,它一个最抽象的模式可以用下图来展现出来: 这个框架模式可以看做是RNN的一个变种:N vs M,叫做Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。 原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的...
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,...
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。
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...
这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型: Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量c。得到c有多种方式,最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c,还可以对最后的隐状态做一个变换得到c,也可以对所有的隐状态做变换。