Encoder-Decoder 就是类似的问题:当输入信息太长时,会丢失掉一些信息。 Attention 解决信息丢失问题 Attention 机制就是为了解决「信息过长,信息丢失」的问题。 Attention模型的特点是 Eecoder 不再将整个输入序列编码为固定长度的「中间向量 C」 ,而是编码成一个向量的序列。引入了Attention的Encoder
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...
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,只要是符合上面的框架的算法,都可以统称为 Encoder-Decoder 模型。Encoder-Decoder 的通用的框架如上。Encoder 又…
seq2seq(encoder-decoder)框架理解 该框架主要解决lstm不能处理变长时序问题,在负荷预测这类定长时序问题中,意义不大,经测试lstm200epochs能train完的,enc-dec要1500epochs 变长问题: 2句话为例:i am a boy——>我是一个男孩 I was a worker——>我过去是名工人 可以看出输入都是4个单词,但是target长度不...
## 项目的主要特性和功能 1. 模型定义 使用TensorFlow 2实现seq2seq模型,包括编码器(Encoder)、注意力机制(Attention)和解码器(Decoder)。 支持自定义模型结构,满足不同任务需求。 2. 数据预处理 包含数据加载、分词、填充、生成批次数据等预处理操作。 使用多进程数据处理提高效率。 3. 训练 支持GPU加速训练,优化...
百度试题 结果1 题目seq2seq主要由()和()组成, A. Encoder B. transformer C. Decoder D. dropper 相关知识点: 试题来源: 解析 AC 反馈 收藏
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...
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...
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: [...
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) ...