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(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 更强调目的,Encoder-Decoder 更强调方法...
1、Seq2seq是应用层的概念,即序列到序列,强调应用场景。 2、Encoder-decoder是网络架构层面的概念,是现在主流框架,特指同时具有encoder模块和decode模块的结构。 3、encoder-decoder模型是一种应用于seq2seq问题的模型。 4、目前,Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型的范畴 Seq2Seq模型在机器翻译,...
encoder-decoder（编码-解码）指的则是seq2seq中的一种更细节一点的建模技术。在seq2seq的场景中，输入...
可以看到：自编码器和Seq2Seq模型的结构非常类似，主要结构包含Encoder压缩和Decoder解压部分，最后输出多个...
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...
A_general-purpose_encoder-decoder_framework_for_Te_seq2seq 上传者:qq_46187594时间:2024-08-25 基于深度学习Encoder-Decoder框架的聊天机器人.zip 人工智能-项目管理 上传者:admin_maxin时间:2024-02-15 基于Tensorflow seq2seq实现对答机器人.zip
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 seq2seq又叫Encoder-Decoder模型。它可以实现从一个序列到任意一个序列的转换,模型如下所示,其左半部分为Encoder部分,右半部分为Decoder部分。 在翻译的应用中,可以理解为看完一个句子,提炼出它的大意 Seq2Seq模型中的向量 c就代表着context vector,即含有所有输入句信息的向量。 缺点 基础的Seq2Seq有一...
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 更强调目的,Encoder-Decoder 更强调方法 Encoder-Decoder 有哪些应用? 机器翻译、对话机器人、诗词生成、代码补全、文章摘要(文本 - 文本) ...