Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
9.6.3 合并编码器和解码器 #@saveclassEncoderDecoder(nn.Module):"""编码器-解码器架构的基类"""def__init__(self, encoder, decoder, **kwargs):super(EncoderDecoder, self).__init__(**kwargs) self.encoder = encoder self.decoder = decoderdefforward(self, enc_X, dec_X, *args): enc_outpu...
第三部分将使用PyTorch框架实现encoder-decoder模型,并详细阐述环境准备与数据处理、构建Encoder模型和构建Decoder模型的步骤。读者可以按照代码示例进行实践操作,并加深对encoder-decoder模型的理解。 第四部分将通过案例分析与实验结果展示来验证所实现的encoder-decoder模型在机器翻译任务上的性能。我们将介绍选择并预处理的数...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,一个encoder是一个接收输入,输出特征向量的网络(FC, CNN, RNN, etc)。这些特征向量其实就是输入的特征和信息的另一种表示。 编码实际上就是对内容的另一种表示 decoder同样也是一个网络(通常与编码器相同的网络结构,但方向相反),它从编码器获取特征...
super(AutoEncoder, self).init() self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,128),nn.Tanh(),nn.Linear(128,64),nn.Tanh(),nn.Linear(64,12),nn.Tanh(),nn.Linear(12,3),# compress to 3 features which can be visualized in plt)self.decoder=nn.Sequential(nn.Linear(3,12),nn.Tanh(),nn...
1.Encoder-Decoder结构 传统的RNN模型一般是给定输入,然后会有一个对应的输出,对于自然语言处理中的生成任务来说,输出不限定长度的序列有点难以处理,这时候encoder-decoder结构就可以很好的解决这个问题。如下图所示: encoder部分和decoder部分都是RNN网络,其中Encoder部分将输入的序列编码成一个向量,即隐藏层的输出hidden...
自编码器由两部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入映射成特征编码(当然,一般来说特征编码的维度远小于输入),解码器负责将改特征编码映射成目标输出。 所以可以将自编码器作为特征提取器,通过提取出的特征映射,来对原输入做出比如分类、回归、聚类等操作;也可以将输入的数据(文字序列、图片等...
2. 使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译 现在我们已经涵盖了基本的工作流程,这节教程将重点关注改进我们的结果。基于我们从前一个教程中获得的PyTorch和TorchText的知识,我们将介绍第二个第二个模型,它有助于Encoder-Decoder模型面临的信息压缩问题。该模型将基于使用用于统计机器翻译的RNN Encoder-Decoder...