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...
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...
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?
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: ...
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模型结构 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...
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...
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》 ...
本文将神经网络的组件划分为三个维度(RNN Cell类型、编码器|解码器结构、Seq2Seq模型),并从这三个维度分别讲解各个组件,以及它们的组合使用方式。本文借鉴了斯坦福CS224D课程的部分内容,每个环节都会伴随着原理的讲解,并列兄弟结构的差别和演进,并从代码的角度进行展示,希望能给初学者一个有点有面的认识。