1、encoder 编码器:指将信息/数据进行编码,或进行特征提取(可以看做更复杂的编码) 2、decoder 解码器:指将特征解码为任务相关的输出。如词向量->词,feature map->检测框+类别序列,feature -> 生成图像 3、Learned Representation表征学习:指通过机器学习算法训练得到的一种数据表示方式。在机器学习中,数据通常需要...
什么是自编码器(Autoencoder) 自编码器 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 自编码是一种表示学习的技术,是deep learning的核心问题 让输入等于输出,取中间的一层作为embed...
In speech recognition, the input speech signal is first processed by anencoder, generating a series of vector representations. These vectors are then passed to thedecoder. To initiate the decoding process, the decoder receives a specialbegin tokenas input. The decoder outputs a vector, with its ...
Vector Quantized Variational Auot-encoderhttps://arxiv.org/abs/1711.00937 Text as Representation https://arxiv.org/abs/1810.02851 如果压缩成的不是一个向量,而也是一段word sequence,那么是不是就成了summary的任务? 只要encoder和decoder都是seq2seq的model -> seq2seq2seq auto-encoder ->unsupervised su...
encoder与decoder是两个RNN,它们放在一起进行参数学习,最大化条件似然函数。 网络结构: 注意输入语句与输出语句长度不一定相同。 在encoder端,t时刻的隐藏状态h表示为 t-1时刻的h 以及t时刻的输入x的函数,直到输入走完,最后一个hidden state h认为是这个句子的一个summary,记为上下文c。
an encoder machine learning model to generate an encoder output, and executing a situation decoder machine learning model on the encoder output to obtain a situation model output having a situation identifier, and executing a trouble decoder machine learning model using the encoder output to obtain ...
这篇论文首次提出了NLP中的Attention机制,该机制被提出的目的是为了解决Encoder-Decoder神经机器翻译模型中长句子的翻译效果差的问题。作者希望通过Attention机制将输入和输出句子进行“对齐”,但是不同语言的语法结构相差很大,并没有很好的严格对齐方法,因此这里的对齐实际上是“软”对齐。
Encoder + Decoder(Attention) 参考案例:http://pytorch.apachecn.org/cn/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 5.问答系统(Question Answering) 问答是一项任务,其中提供了一个句子或文本样本,从中提出问题并且必须回答问题。 下面是一些很好的初学者问题回答数据集。
今天报告的内容是强化学习与GAN的结合。机器翻译是什么?有一Encoder网络和一个Decoder网络,这种网络可以有很多种选择,比如2015年很火的RNN、去年发布的CNN、Google推出的Transformer,基于self-attention网络秒杀了前面所有的结构。 我们这里介绍的Seq2SeqFramework就以最常用的RNN来建模,ContextVector可以用Attention计算得到...
《Deep Learning Algorithms: Transformers, gans, encoders, rnns, cnns, and more》作者:Ricardo A. Calix [35] 《Python Transformers By Huggingface Hands On》作者:Joshua K. Cage [33] 《Deep Learning for NLP and Speech Recognition》作者:Uday Kamath, John Liu, 和 James Whitaker [248] 1.3.3 ...