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\ma...
为了解决这个问题,作者提出了RNN Encoder-Decoder模型,RNN Encoder-Decoder是由两个RNN模型级联而成的,通过Encoder将输入数据编码成特征向量,再通过Decoder将特征向量解码成输出数据。 这篇论文的第二个贡献就是GRU(Gated Recurrent Unit)的提出,GRU和LSTM均是采用门机制的思想改造RNN的神经元,和LSTM相比,GRU更加简单,...
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...
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...
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: ...
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...
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...
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...
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,...