这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。 经典的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句子往往并没有相同的长度。 为此,Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文中间向量c: 得到c有多种方式,最简单的方法就是把Encoder的...
拿到c之后,就用另一个RNN网络对其进行解码,这部分RNN网络被称为Decoder。具体做法就是将c当做之前的初始状态h0输入到Decoder中: 还有一种做法是将c当做每一步的输入: 由于这种Encoder-Decoder结构不限制输入和输出的序列长度,因此应用的范围非常广泛,比如: 机器翻译。Encoder-Decoder的最经典应用,事实上这一结构就是...
解码器输入的最后一个对应的 token 则是用来预测 EOS 目标 token 的。 withtf.variable_scope('decoder')asscope:# 初始状态是编码器的最后一个对应状态self.decoder_initial_state=self.encoder_state# RNN 解码器单元self.decoder_stacked_cell=rnn_cell(FLAGS,self.dropout,scope=scope)# 嵌入 RNN 解码器输入W...
其实就是编码-存储-解码的过程。 目前来看,最经典的Encoder-Decoder网络还是基于RNNs实现的。 在RNN Encoder-Decoder的工作当中,我们用一个RNN去模拟大脑的读入动作,用一个特定长度的特征向量去模拟我们的记忆,然后再用另外一个RNN去模拟大脑思考得到答案的动作,将三者组织起来利用就成了一个可以实现Sequence2Sequence工...
LLM 101: 一起入门大语言模型 / Winter 2024 第二章 Transformer模型 第三节 编程实践 这一章主要掌握两个模型结构:RNN Encoder-Decoder with Attention和Transformer 1) RNN Encoder-Decoder with Attention 2) The Annotated Transformer 3). 基于OpenNMT和Transformer训练翻译模型 4) 非代码:斯坦福CS224N 作业4 ...
使用RNN encoder-decoder学习短语表示用于机器翻译 使用单层RNN实现机器翻译,论文地址。 2.1 Introduction 一个通用的seq2seq模型是: image.png 上一个项目使用的是两层LSTM组成的seq2seq模型: image.png 这个模型的缺点是,我们的解码器隐藏状态信息太多,解码的同时,隐藏状态会包含整个源序列的信息。
输入为字符,输出为下一个字符的概率。这就是著名的Char RNN(详细介绍请参考http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/,Char RNN可以用来生成文章,诗歌,甚至是代码,非常有意思)。 1.3.3.2 n-to-m 输入、输出为不等长的序列 这种结构是Encoder-Decoder,也叫Seq2Seq,是RNN的一个重要变种。原始...
,作者使用Choet 等人(2014a)Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.提出的门控隐藏单元。 再通过计算得到中间语义向量 接下来将中间语义向量 送入Decoder ②Decoder部分 给出了定义的条件概率,用以计算 ...
EncoderDecoder结构在对话机器人、自然语言翻译等任务中起关键作用。这类任务需将序列映射为序列，且在非线性滤波场景中同样适用。结构分为两部分：Encoder理解输入语句并编码为向量c，Decoder将此向量转化为输出语句。编码器输出通常作为解码器的初始状态。值得注意的是，解码器需在上一时刻输出的基础上循环...