本篇论文首次提出了Encoder-Decoder结构,或者说Seq2Seq结构(虽然真正提出Seq2Seq这一概念的文章是《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》)。在这之前的机器翻译模型中,输入和输出通常都是固定长度的,当然也有一部分模型或多或少体现了Encoder-Decoder的思想,但往往是基于词袋假设,忽略了词序信息,而Enc...
还有一个小细节:在t=1时刻,如果没有特别指定初始状态,一般都会使用全0的h_0作为初始状态输入到h_1中 Sequence to Sequence模型 图5 在Seq2Seq结构中,编码器Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context,然后再由解码器Decoder解码。在解码器Decoder解码的过程中,不断地将前一个时刻t-1的输出作为...
一、Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文。seq2seq 可以用在很多方面:机器翻译、QA 系统、文档摘... RNN应用-基于RNN的语言模型 RNN循环神经网络,具有处理序列数据的能力,也就是前面的数据跟后面...
有了足够的训练后,你给这个网络一个英语句子,它就能把它翻译成法语!这个模型被称为序列到序列模型(Sequence to Sequences model )或者编码-解码模型(Encoder- Decoder model)。 英法翻译的例子这张图表展示了信息流是如何通过编码-解码模型的,它用了一个词嵌...
Seq2Seq模型,全称Sequence to sequence,由Encoder和Decoder两个部分组成,每部分都是一个RNNCell(RNN、LSTM、GRU等)结构。Encoder将一个序列编码为一个固定长度的语义向量,Decoder将该语义向量解码为另一个序列。输入序列和输出序列都可以是不定长序列。 Seq2Seq可以用于机器翻译、文本摘要生成、对话生成等领域。
GRU网络原理 GRU的结构比LSTM更为简单一些，GRU只有两个门，更新门和重置门 更新门zt：用于控制前一...
向量到序列(Vector to Sequence) 有一些应用如根据一张图片,输出图片的字幕: 这种问题的RNN,需要输入图片的特征向量x(比如cnn的最后一层隐层),输出是一句话的字幕,但是这句话y 的单词是一个一个生成的。 这就要求rnn从单个向量中,一次性生成一个时间序列: ...
之前Twitter 上有人开过玩笑,深度学习使得 NLP 领域太过简单粗暴,无论什么问题用 seq2seq + atten 都能解决。这里说的 seq2seq 是 sequence to sequence 的简称,一般默认的结构是由 RNN 组成的编码器和解码器,再加上在之间的注意力机制 (atten)。
一、Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输...
目前绝大部分语义解析会遵循Seq2seq(序列到序列,Sequence to sequence)的框架,输入是一个个自然语言单词,输出是一个个SQL单词。但这样的框架完全没有考虑到表格对SQL输出暗含的约束。 比如说,在单个SELECT子句中,我们选择的若干Header都要来自同一张表。