Seq-to-Seq with Attention各种变形 这是我们要介绍的第四个Seq-to-Seq模型,来自于论文“Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation”,目前引用量530+。这篇论文提出了两种Seq-to-Seq模型分别是global Attention和local Attention,下面分别进行介绍: 1,global Attention,这种模型跟上面的思路差...
在原论文里,上述seq2seq模型准确来说是基于RNN的。参考文献2里实现的模型是基于LSTM的。在细节上,注意力机制主要直接作用在decoder每一步输出而非输入上。 占个坑,有时间写。 参考: NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE Attention — Seq2Seq Models Write a Sequence to Sequen...
序列到序列(Sequence-to-sequence)模型是一种深度学习模型,在诸如机器翻译、文本摘要和图像标题生成等任务中取得了许多成功。Google Translate 在 2016 年底开始在生产环境中使用 [2]这种模型。这些模型在两篇开创性论文(Sutskever et al., 2014 [3],Cho et al., 2014 [4])中进行了说明。 然而我发现,充分理解...
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、文档摘要生成、Image Captioning(图片描述生成器)。 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Enc...
Seq2Seq 是一种重要的 RNN 模型，也称为 Encoder-Decoder 模型，可以理解为一种 N×M的模型。模型包含两个部分：Encoder 用于编码序列的信息，将任意长度的序列信息编码到一个向量 c 里。而 Decoder 是解码器，解码器得到上下文信息向量 c 之后可以将信息解码，并输出为序列。Seq2Seq 模型结构有很多种，下面是...
seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用。以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入的固定长度向量解码成输出...
简单的seq2seq 模型 1. 首先看看两个滤波器的差分方程,FIR,IIR;编码器有点类似FIR编码,而解码器类似IIR. 2. 解码器就是常规的时间序列的多部预测方式,用一个A预测产生B,用B产生C, 在解码器中输入和输出具有固定的错位对应关系,所有解码器是一个典型的 同步的序列的多对
【深度学习篇】--Seq2Seq模型从初识到应用,一、前述架构:问题:1、压缩会损失信息2、长度会影响准确率解决办法:Attention机制
Seq2Seq模型简介 Seq2Seq模型适用于输出长度不确定的场景，常见于机器翻译等任务。例如，将中文翻译成英文，输出的英文长度可能短于或长于中文。如示例图示，输入中文序列长度为4，输出英文序列长度为2。在网络结构中，输入中文序列，输出对应的翻译。以示例为例，先输出“machine”，将“machine”作为下...
1.1 seq2seq模型 seq2seq模型主要用于解决输入为一个文本序列，输出也为一个文本序列的问题，如机器翻译，问答等。该模型由encoder与decoder组成，均采用LSTM实现。其原理是将源序列通过encoder处理压缩为一个向量，代表源序列，然后将此向量作为decoder的初始状态，decoder根据状态输出所需结果。例如，输入...