代码实现void solve() { cin >> n >> k; vector<int> a(n + 1); for(int i = 1; i <= n; i ++) cin >>… ACM气氛组组长 Encoder-Decoder(一)理论理解 今天我们就正式开始模型设计,我把模型设计为一个类,即MySeq2Seq类,初始化为各种可能参数,然后我把...
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 表示,其更新公式为: 公式(1)说明当前时刻的隐藏层状态 ...
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...
被传入encoder来获取上下文向量 初始decoder隐藏状态被设置为上下文向量,即 第一个输入使用一个batch的<sos>来代替 在decoder 的每个时间步: 将输入token ,上一个时间步隐藏项链 和上下文向量z传入decoder 得到一个预测 和新的隐藏状态 适当使用teacher forcing 2.4训练 INPUT_DIM=len(SRC.vocab)OUTPUT_DIM=len(TRG....
RNN成长记(三):Encoder-Decoder 在本文中,我将介绍基本的编码器(encoder)和解码器(decoder),用于处理诸如机器翻译之类的 seq2seq 任务。我们不会在这篇文章中介绍注意力机制,而在下一篇文章中去实现它。 如下图所示,我们将输入序列输入给编码器,然后将生成一个最终的隐藏状态,并将其输入到解码器中。即编码器的...
2. 使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译 现在我们已经涵盖了基本的工作流程,这节教程将重点关注改进我们的结果。基于我们从前一个教程中获得的PyTorch和TorchText的知识,我们将介绍第二个第二个模型,它有助于Encoder-Decoder模型面临的信息压缩问题。该模型将基于使用用于统计机器翻译的RNN Encoder-Decoder...
5. 自动编码器 (Autoencoder) 自动编码器 (Autoencoder) 是一种采用encoder-decoder 架构的更简单的 “无监督学习” 形式,并学习生成输入数据的精确副本。由于编码的表示比输入数据小得多,网络被迫学习如何形成最有意义的表示。 由于ground truth 数据来自输入数据,所以不需要人工操作。换句话说,它是自我监督的。自...
4.Encoder-Decoder:输入sequence-to-vector,称作encoder,输出vector-to-sequence,称作decoder。 这是一个delay模型,经过一段延迟,即把所有输入都读取后,在decoder中获取输入并输出一个序列。这个模型在机器翻译中使用较广泛,源语言输在入放入encoder,浓缩在状态信息中,生成目标语言时,可以生成一个不长度的目标语言序列。
Encoder-Decoder( = Seq-to-Seq ) Attention Mechanism RNN 多结构详解 CNN vs RNN CNN 需要固定长度的输入、输出,RNN 的输入和输出可以是不定长且不等长的 CNN 只有 one-to-one 一种结构,而 RNN 有多种结构,如下图: 1. one-to-one 最基本的单层网络,输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。
二、代码实现 1.数据预处理 2.编码器 3.解码器 4.基于注意力机制的解码器 5.训练函数 6.画图和评估函数 总结 一、案例介绍 今天要实现的一个案例是用RNN和注意力机制实现seq2seq的一个英译法的任务,将通过encoder和decoder对语言进行编码和解码。所使用的数据就是一句英文对应一句法文(像下面的图片这样),总共...