Seq2seq模型也成为Encoder-Decoder模型,顾名思义,这个模型有两个模块,Encoder(编码器)和Decoder(解码器),编码器对输入数据进行编码,解码器对被编码的数据进行解析,编码是基于既定规则的信息转换过程,以字符为例,将字符”A”转换为“1000001”(二进制)就是一个编码的例子,而解码则将被编码的信息还原到它的原始形态...
GRU到现在都非常受欢迎。 RNN Encoder-Decoder 图1 RNN Encoder-Decoder 模型 图1就是本篇论文所提出的一个新的深度学习模型,叫做RNN编码器解码器,编码器和解码器分别包含一个RNN,图1展示的是RNN展开之后的情况。 编码器 图2 RNN Encoder 图2 编码器部分标注出了隐藏层状态,用 表示,其更新公式为: 公式(1)...
被传入encoder来获取上下文向量 初始decoder隐藏状态被设置为上下文向量,即 第一个输入使用一个batch的<sos>来代替 在decoder 的每个时间步: 将输入token ,上一个时间步隐藏项链 和上下文向量z传入decoder 得到一个预测 和新的隐藏状态 适当使用teacher forcing 2.4训练 INPUT_DIM=len(SRC.vocab)OUTPUT_DIM=len(TRG....
target_tensor,encoder,decoder,encoder_optimizer,decoder_optimizer,criterion,max_length=MAX_LENGTH): #input_tensor:代表源语言的输入张量 #target_tensor:代表目标语言的输入张量 #encoder:代表编码器的实例化对象 #decoder:代表解码器的实例化对象 #encoder_optimizer:代表编码器优化器...
RNN Encoder–Decoder的attention机制简介 Stark...发表于机器鼓励师... AtCoder Beginner Contest 368【题解A-G】 A - Cut思路先从 n-k+1 输出到 n ,然后从 1 输出到 n-k 。代码实现void solve() { cin >> n >> k; vector<int> a(n + 1); for(int i = 1; i &...
RNN成长记(三):Encoder-Decoder 在本文中,我将介绍基本的编码器(encoder)和解码器(decoder),用于处理诸如机器翻译之类的 seq2seq 任务。我们不会在这篇文章中介绍注意力机制,而在下一篇文章中去实现它。 如下图所示,我们将输入序列输入给编码器,然后将生成一个最终的隐藏状态,并将其输入到解码器中。即编码器的...
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...
4. Encoder-Decoder 架构 前3 节中介绍的 FFNN、CNN 和 RNN 都只是分别使用密集编码器、卷积编码器或循环编码器进行预测的网络。这些编码器可以组合或切换,取决于我们试图形成有用表示的原始数据类型。“Encoder-Decoder” 架构是一种更高级的概念,通过对压缩表示进行上采样的解码步骤来生成高维输出,而不是进行预测...
该结构是最简单的结构,和第一种结构相似,只是Decoder 的第一个时刻只用到了 Encoder 最后输出的中间状态变量: 应用: 在英文翻译中,将英文输入到Encoder中,Decoder输出中文。 参考1:-原创翻译- 基于RNNEncoder–Decoder的机器翻译L(earning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Tran...
代码原理双管齐下,讲得也很清楚。 下面只说跟本文主题有关的内容。 这里要澄清一下,本文所说的 Transformer特征抽取器并非原始论文所指。我们知道,Attention is all you need论文中说的的 Transformer 指的是完整的 Encoder-Decoder 框架,而我这里是从特征提取器角度来说的,你可以简单理解为论文中的 Encoder 部分。