Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” 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
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 表示,其更新公式为: (1)ht=f(ht−1,xt) 公式(1)说明当前时...
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...
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...
异步的序列到序列模式也成为编码器-解码器模型(encoder-decoder),它同样是将一串输入映射$x=x_1,x_2,..,x_n$为一串输出向量$h=h_1,h_2,...,h_m$,但是输入序列和输出序列不要求有严格的一一对应关系,也不需要保持相同的长度,如图6所示。例如在机器翻译-英译汉任务中,输入为中文的单词序列,输出为英文...
这里我们用一个机器翻译的例子解释seq2seq模型。 例:机器学习翻译 成 machine learning Attention(注意力机制) 图片展示的Encoder-Decoder框架是没有体现“注意力模型”的,所以可以把它看做是注意力不集中分心模型。因为在生成目标句子的单词时,不论生成哪个单词,它们使用的输入句子的语义编码C都是一样的,没有任何区...
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...
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...
Transformer结构是在论文《Attention is All You Need》中提出的的模型,如上图所示。图中红框内为Encoder框架,黄框内为Decoder框架,其均是由多个Transformer Block堆叠而成的。这里的Transformer Block就代替了我们之前提到的LSTM和CNN结构作为了我们的特征提取器,也是其最关键的部分。更详细的示意图如下图所示。我们可...
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。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。 从名字就能看出,这个结构的原理是先编码后解码。左侧的RNN用来编码...