定性的来讲,这个模型可以学习语言短语的有意义的的语义和句法表示。 提出了一个新的LSTM变体GRU。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。
Decoder解码器 Seq2Seq(*Sequence-to-sequence):*输入一个序列,输出另一个序列** Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 图片 Encoder(编码器): 编码...
这使得Transformer的计算效率高,能够有效地完成各种NLP任务。 简单地说,Transformer是一种功能强大的神经网络架构,专为自然语言处理任务而设计。它们通过将文本分解成更小的片段,并通过自注意机制分析片段之间的关系来处理文本。这样,该模型就能对各种查询生成连贯流畅的回复。 5、Encoder-Decoder架构 编码器-解码器架构在...
这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。 seq2seq模型 还有一种做法是将c当做每一步的输入: seq2seq模型 对于序列到序列的数据来说,可以把Encoder和Decoder分别看成是RNN,在Encoder中根据输入数据生成一个语义编码C,C的获取方式有很多种,最简单的就是把Encoder中最后一个隐藏层赋值给C,也可以...
下面我们来介绍RNN最重要的一个变种:N vs M。这种结构又叫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向量c: ...
1. RNN Encoder–Decoder 1.1 Preliminary: Recurrent Neural Networks RNN循环神经网络是整个模型的基础组件,原理在这里我们不再详述 1.2 RNN Encoder–Decoder 在这篇论文,作者提出一种新型的神经网络架构,即:encoder将可变长序列编码成定长向量表达,然后解码器将这个定长的向量解码成变长序列。从概率视角看,新模型是...
如果直接将 c 输入到Decoder中,则是Seq2Seq模型的第二种模型: 如果将 c 当作Decoder的每一时刻输入,则是Seq2Seq模型的第一种模型: 中英翻译中,<X,Y>是不同语言的句子,X是英文句子,Y是中文句子。 QA系统中,X是问题,Y是回答。 …… Encoder-Decoder模型是使用非常广泛的深度学习模型框架,与其说Encoder-Decod...
本节我们要介绍的Soft Attention Model是一种最为常见,使用也较多的注意力模型。为了解决传统的Encoder-Decoder模型中单个定长的编码向量无法保留较长的输入序列中的所有有用信息的问题,Attention-based model引入多个编码向量,在解码器中一个输出对应一个编码向量,如图6所示。 图6 没有Attention机制的Encoder-Decoder...
综上所述,我们通过将分布 分解为 和 的表示来建模基于 RNN 的 encoder-decoder 模型: 在推理过程中,利用高效的解码方法可以自回归地生成目标序列 。 基于RNN 的编码器-解码器模型席卷了 NLG 社区。2016 年,谷歌宣布用基于 RNN 的编码器-解码器单一模型完全取代其原先使用的的含有大量特征工程的翻译服务 (参见此...
RNN用于参数辨识 rnn decoder 一.简介 注意力机制是在Encoder与Deconder架构中针对输出不同的序列(分词)在输入序列中所占权重一样,或者使用同一个C向量的不足中,引入了能够学习针对不同输出序列在不同输入序列所占的比重不同的一个机制,例如,“我喜欢足球”与“i like football”这个翻译中,‘i’这个词的翻译...