Encoder-Decoder Architecture(编码器-解码器架构) Transformer模型通常包含编码器和解码器两部分。 编码器负责将输入序列转化为上下文向量(或称为隐藏状态),这些向量包含了输入序列的语义信息。 解码器则利用这些上下文向量生成输出序列。在生成过程中,解码器会逐步产生输出序列的每个token,并在每一步都考虑之前的输出和编...
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation[翻译],程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Along this line of research on using neural networks for SMT, this paper focuses on a novel neural network architecture that can be used as a part of the conventional phrase-based SMT system.The proposed neural network architecture, which we will refer to as an RNN Encoder–Decoder, consists...
1、Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成 2、Transfromer的本质就是重组输入的向量，以...
经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展极大拓展了 RNN 的能力以及应用效果。 下图展示的模型就是非常典型的使用 RNN 来解决 NLP 任务的通用框架技术大礼包,在更新...
经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展极大拓展了 RNN 的能力以及应用效果。 下图展示的模型就是非常典型的使用 RNN 来解决 NLP 任务的通用框架技术大礼包,在更新...
Popular recurrent neural network architecture variants include: Standard RNNs Bidirectional recurrent neural networks (BRRNs) Long short-term memory (LSTM) Gated recurrent units (GNUs) Encoder-decoder RNN Standard RNNs The most basic version of an RNN, where the output at each time step depends ...
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。因为Encoder部分目的比较单纯,就是从原始句子中提取特征,而Decoder部分则功能相对比较多,除了特征提取功能外,还包含语言模型功能,以及用attention...
把词汇表示为词向量后,作为input丢到前馈神经网络里去,在槽填充这个任务里,希望输出是一个概率分布(属于哪个槽的概率)。 例如上图Taipei属于槽“目的地”的概率、属于槽"出发时间"的概率等等。 光有前馈神经网络是不能够做槽填充的 为什么不够? 假设一个使用者说"arrive Taipei on November 2nd",arrive是other,...
Figure 1: A traditional RNN encoder-decoder architecture for a seq2seq modeling task Why is the RNN parsing the whole input sentence before producing the first output? This is motivated by the fact that translating a sentence word by word would likely result in grammatical errors, as illustrated...