Encoder-Decoder 是NLP领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。Encoder-Decoder是一种常用的模型架构,广泛应用于序列到序列(Seq2seq)学习问题中。它由两个主要组件——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 编码器负责把输入序列转换为一个固定长度的向量,该向量包含输入序列的所有信息;而解...
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...
Seq2Seq是RNN中的一种,特指网络的输入和输出都是“变长序列”。主流的Seq2Seq都是基于Encoder-Decode...
Seq2Seq是RNN中的一种,特指网络的输入和输出都是“变长序列”。主流的Seq2Seq都是基于Encoder-Decode...
RNN cell是循环神经网络最基本的单元,代表了一个基本的神经元。该Cell的输入除了常规的X(t),还多出了一个代表上一步记忆的H(t-1),这里可以称之为记忆,也可以称之为上一步的HiddenState。 如下图: 基本的RNN Cell 对于最基本的RNN Cell(对应于rnn_cell_impl.py中的BasicRNNCell),H(t-1)和Y(t-1)是...
使用Seq2Seq模型构建一个端到端地神经网络翻译,编码方式使用GRU神经网络,解码方式提供了两种,一种使用注意力加GRU,一种不使用注意力直接使用GRU。 上传者:Elenstone时间:2020-05-28 annotated_encoder_decoder:注意的带注释的编码器解码器 注意的带注释的编码器解码器 阅读或直接从该存储库中运行jupyter笔记本。
AI算法之Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。 1 什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用...
1.seq2seq:分为encoder和decoder a.在decoder中,第一时刻输入的是上encoder最后一时刻的状态,如果用了双向的rnn,那么一般使用逆序的最后一个时刻的输出(网上说实验结果比较好) b.每一时刻都有一个输出,即:[batch_size, decoder_output_size],经过一个MLP后,都跟词汇表中的每一个词都对应了一个概率,即: [...
「Seq2Seq」和「Encoder-Decoder」的关系 Seq2Seq(强调目的)不特指具体方法,满足「输入序列、输出序列」的目的,都可以统称为 Seq2Seq 模型。 而Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型(强调方法)的范畴。 总结一下的话: Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 ...
「Seq2Seq」和「Encoder-Decoder」的关系 Seq2Seq(强调目的)不特指具体方法,满足「输入序列、输出序列」的目的,都可以统称为 Seq2Seq 模型。 而Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型(强调方法)的范畴。 总结一下的话: Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 ...