Seq-to-Seq with Beam-Search Seq-to-Seq框架1 第一个要介绍的Seq-to-Seq模型来自“Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation”这篇论文,其结构图如下所示: 特点是Encoder阶段将整个source序列编码成一个固定维度的向量C(也就是RNN最终的隐藏状态hT),C = f...
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...
基础Seq2Seq模型存在信息损失、梯度弥散以及Decoder对输入关注有限的问题。这些挑战限制了模型的表现能力。首先，Encoder将输入序列编码为固定尺寸的状态向量S时，实际上是一种“信息有损压缩”的过程，随着信息量的增加，这一转化过程的信息损失也会相应增大。同时，RNN在时间维度上会面临梯度弥散的问题。此外，Decoder仅...
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...
1、机器翻译:Seq2Seq模型在机器翻译任务中取得了巨大成功,能够将一种语言的文本翻译成另一种语言,如谷歌翻译就采用了Seq2Seq模型。 2、对话生成:Seq2Seq模型被广泛应用于对话系统中,能够生成自然流畅的回复,提升了对话系统的交互体验。 3、摘要提取:在文本摘要生成任务中,Seq2Seq模型能够从长篇文章中提取出关键信息...
本文是Sutskever I.等人于2014年发表在NeurIPS的一篇论文,是自然语言处理中最基础的Seq2Seq模型,目前引用量已经超过12000次。最常见的Seq2Seq模型是解码器-编码器(Encoder-Decoder)模型,由于时序数据的序列性质,通常情况下,我们使用RNN(Recurrent Neural Network)在Encoder中得到输入序列的特征向量,再将此特征向量输入Deco...
接下来，我们将深入探讨RNN的一个核心变种：N vs M结构，也常被称作Encoder-Decoder模型或Seq2Seq模型。在原始的N vs N RNN中，序列的长度是固定的，但现实世界中的许多问题，如机器翻译，涉及的序列长度并不相等。为了应对这一问题，Encoder-Decoder结构被巧妙地设计出来。它首先将输入数据编码成一个上下文向量c，...
本实验围绕seq2seq模型完成英法翻译,在整个实验过程中我学习到了整个翻译模型进行翻译的过程,包括分词、字符规范化、编码器和解码器设计、加入注意力机制等。在最后得到了模型生成的翻译,感受到了神经网络的强大。除此之外,此次实验生成的翻译在丰富度和正确性上都有所不足,实验迭代的时间较长,对设置合适的训练参数...
seq2seq模型主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 编码器(Encoder):负责将输入序列编码成一个或多个固定长度的向量(上下文向量)。编码器通常由一个或多个循环神经网络(RNN)单元(如LSTM或GRU)构成,这些单元能够捕捉输入序列中的时序信息和语义信息。 解码器(Decoder):根据编码器输出的上下文向量,逐...
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...