把两个LSTM模型拼接起来,前一个模型最后一个时序隐藏单元的输出,成为后一个模型第一个时序隐藏单元的初始状态,然后一步步预测输出,就得到一个输入序列产生输出序列的seq2seq模型。 seq2seq模型 其中,前一个模型称为encoder。后一个模型称为decoder。 Seq2seq模型预测 预测时,encoder接收一个序列的输入,将最后一个...
训练和推理之间的这种差异可能导致暴露偏见,从而导致模型在推断期间表现出色。 总结 考虑到以上所有因素,循环神经网络确实在序列建模方面做出了很大的改变。为了克服它的缺点,我们提出了 LSTM 和 GRU。但最具革命性的变化是注意力机制的出现。
encoder_lstm = LSTM(128, return_sequences=True)(encoder_input) encoder_lstm, state_h, state_c = LSTM(128, return_state=True)(encoder_lstm) encoder_states = [state_h, state_c] # Define the decoder input decoder_input = Input(shape=(1, 1)) # Decoder LSTM decoder_lstm = LSTM(128,...
由于模型的实验结果受数据量以及迭代次数的影响,因此在此基础上引入更多的数据做训练,并且通过改善训练方法,如引入流畅度学习、推断机制等进一步提升模型校对的准确率。 4 结论 本文给出了基于Seq2Seq和Bi-LSTM设计的中文文本校对模型并且通过公开的数据集全面验证了模型的性能。模型的核心内容是在引入Bi-LSTM单元和注意...
写下来一系列等式以后,LSTM看起来挺吓人,但在文中一步步解释后它变得可以理解了。我们不禁想问:是否有比LSTM更好的模型?学者一致认为:那就是attention注意力机制。核心观点就是让RNN每一步都监视一个更大的信息集合并从中挑选信息。例如:如果你使用RNN去为一个图像生成注释,它会从图像中挑选一部分去预测输出的单...
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...
其他RNN循环神经网络 输入输出不等长地多输入多输出地RNN结构(Seq2Seq模型) 自编码器,输入等于输出的神经网络模型 RNN和自编码器的原理构造一个翻译机器人,同样的,这个自编码器(翻译机器人)的输入也等于输出,只不过输入与输出用不同的语言去表达罢了。
seq2seq模型 最近要做机器翻译,需要用到seq2seq模型。seq2seq由一个encoder和一个decoder组成,encoder和decoder实际上都是基于lstm的rnn模型。在decoder阶段,上一个cell的输出作为下一个cell的输入。 基于堆叠双向LSTM的中文诗歌生成 基于编码器-解码器(encoder-decoder)神经网络模型 编码器是一个rnn模型,输入数据之后...
LSTM 面临过度拟合、内存限制和计算复杂性。建议对 LSTM 架构进行许多小的修改。一种架构是门控循环单元 (GRU): 序列到序列 Seq2Seq 是一种特殊类型的序列建模,用于机器翻译、文本生成、摘要等。其架构的设计方式使其可以接受可变数量的输入并产生可变数量的输出。它有一个编码器和解码器。编码器和解码器都有一个...
一、Seq2Seq模型的基本原理 Seq2Seq模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,通过将输入序列编码成一个向量表示,然后再将这个向量解码成目标序列。编码器使用循环神经网络(RNN)或者变种(比如长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU)对输入序列进行建模,得到上下文信息;解码器则利用编码器输出的上下文信息生成目标序列...