人工智能-机器学习-深度学习-自然语言处理(NLP)-生成模型:Seq2Seq模型(Encoder-Decoder框架、Attention机制),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程,如果信息量越大,那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大,同时,随着sequence length的增加,意味着时间维度上的序列很长,RNN模型也会出现梯度弥散。最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组...
Sequence-to-sequence (seq2seq)模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文。seq2seq可以用在很多方面:机器翻译、QA系统、文档摘要生成、Image Captioning(图片描述生成器)。 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:En...
seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。
1. 先看三个模型的Encoder部分 Encoder就是处理输入Seq的模块,LSTM 和 GRU Seq2Seq比较类似,区别在于使用的cell类型(LSTM还是GRU)和输出结果(hidden,cell还是只有hidden),attention机制Seq2Seq复杂一些,因为是双向的。 1.1 LSTM Seq2Seq Encoder 2层LSTM,数据顺序从下往上。
2、数据预处理 这个阶段主要对每个字母映射为唯一不同的数字 查看转换后的结果，可见每个字母都被映射为唯一的数字。3、获取输入 4、定义Encoder层 5、定义decoder层输入 6、定义decoder层 二、定义seq2seq模型 7、模型定义 8、定义超参数 9、构造graph 10、对batch中的序列进行补全 11、定义生成器，用来获取batch...
Seq2Seq 模型 Encoder-decoder 模型(也称 Seq2seq (sequence-to-sequence) 模型)同时使用 Transformer 的两个部分。在每个阶段,encoder 的注意力层都可以访问原始句子中的每个单词,而 decoder 的注意力层只能注意力层仅能访问给定单词在输入句子中之前位置的单词。 这些模型的训练可以使用编码器或解码器模型来完成,但...
一、Seq2Seq模型 seq2seq模型是一个Encoder-Decoder结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是一个序列。 Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达,Decoder将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。 这个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。 该模型可用于翻译,聊天机器人...
seq2seq是序列到序列的建模，是一种应用场景而不是某个特定的技术或者模型。RNN可以做seq2seq，CNN也...
基于Encoder-Decoder框架实现Seq2Seq模型 - 张浩在路上 Encoder-Decoder简介 Encoder-Decoder框架是一种文本处理领域的研究模式,他并不是特指某种具体的算法,而是一类算法统称。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出...