「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
Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder ... seq2seq sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder...
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 Encoder-Decoder 有哪些应用?
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是组合了两个RNN的神经网络,这里我们西安将这两个RNN实现为Encoder和Decoder类,然后将这两个类组合起来,实现seq2seq类,我们先从Encoder类开始介绍 ### Encoder类 Encoder类接收字符串,将其转化为向量h Encoder类的输入输出 我们使用Rnn实现编码器,这里使用LSTM层实现层的结构 Encoder...
只要是符合上面的框架,都可以统称为 Encoder-Decoder 模型。说到 Encoder-Decoder 模型就经常提到一个名词—— Seq2Seq。 2 什么是 Seq2Seq? Seq2Seq(是 Sequence-to-sequence 的缩写),就如字面意思,输入一个序列,输出另一个序列。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。例如下图: ...
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...
Google 发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 语音识别(音频- 文本) 语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。 Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-Sequence Models for Speech Recognition》 ...
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 (源码)基于Python和TensorFlow 2的seq2seq模型训练与测试项目.zip # 基于Python和TensorFlow 2的seq2seq模型训练与测试项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和TensorFlow 2的seq2seq模型训练与测试项目,专...