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。 编码器 图2 RNN Encoder 图2 编码器部分标注出了隐藏层状态,用ht...
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。 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...
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...
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...
四、Attention模型 1.Encoder-Decoder模型的局限性 (1) 从第三节的第一部分的Encoder-Decoder模型的抽象图中可以看出Encoder和Decoder的唯一联系只有语义编码C,即将整个输入序列的信息编码成一个固定大小的状态向量再解码,相当于将信息”有损压缩”。很明显这样做有两个缺点: ...
Encoder-Decoder模型中,Encoder部分负责依次读入输入序列的每个单位,将其编码成一个模型的中间表示(一般为一个向量),在这里我们将其称为上下文向量c,Decoder部分负责在给定上下文向量c的情况下预测出输出序列。 并且在在自然语言处理应用中,Encoder和Decoder部分通常选择了RNN(LSTM)实现。
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 (参见此处)。
1.Encoder-Decoder模型的局限性 (1) 从第三节的第一部分的Encoder-Decoder模型的抽象图中可以看出Encoder和Decoder的唯一联系只有语义编码C,即将整个输入序列的信息编码成一个固定大小的状态向量再解码,相当于将信息”有损压缩”。很明显这样做有两个缺点: ...
简单地说,Transformers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。 06 encoder-decoder架构 编码器-解码器架构在自然语言处理NLP任务中非常流行。它们通常用于序列到序列问题...
该论文最后给出了两种实现模型,通用框架A1和 A2 我们可以将翻译步骤略缩为①和② ①Encoder部分 当前的隐层输出 由上一层的隐层输出 和当前层输入 计算得出 这里对于RNN的激活函数 ,作者使用Choet 等人(2014a)Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.提出的门...