seq2seq 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。 很多自然语言处理任务,比如聊天机器人,机器翻译,自动文摘,智能问答等,传统的解决方案都是检索式(从候选集中...
训练阶段输入 encoder_input decoder_input decoder_target 其中decoder_target是decoder_input的shift一位(如图) 预测阶段输入 encoder_input decoder_input:前一decoder的step的预测结果就会作为下一step的输入,只用输入一个<GO>(如图)
Teacher Forcing 用于训练阶段，主要针对上面第三种 Decoder 模型来说的，第三种 Decoder 模型神经元的输入包括了上一个神经元的输出 y'。如果上一个神经元的输出是错误的，则下一个神经元的输出也很容易错误，导致错误会一直传递下去。而 Teacher Forcing 可以在一定程度上缓解上面的问题，在训练 Seq2Seq 模型时...
seq2seq 是由 google 团队提出的一种序列到序列的模型,它是一种 encoder-decoder 结构,即编码器-解码器结构,它将输入和输出分成两个部分来处理,首先 encoder 负责编码 input ,输出一个中间向量 w ,然后将 w 作为 decoder 的输入进行解码,输出一个序列 output 。在编码器和解码器的内部中,通常使用的是循环神经...
第一种 Decoder 结构 第一种 Decoder 结构比较简单,将上下文向量 c当成是 RNN 的初始隐藏状态,输入到 RNN 中,后续只接受上一个神经元的隐藏层状态 h' 而不接收其他的输入 x。第一种 Decoder 结构的隐藏层及输出的计算公式: 第一种 Decoder 隐藏层及输出层 ...
使用了 Attention 后,Decoder 的输入就不是固定的上下文向量c了,而是会根据当前翻译的信息,计算当前的c。 添加Attention 之后的 Decoder Attention 需要保留 Encoder 每一个神经元的隐藏层向量h,然后 Decoder 的第 t 个神经元要根据上一个神经元的隐藏层向量 **h'**t-1 计算出当前状态与 Encoder 每一个神经元...
decoder_input= topi.squeeze(1).detach()#下一个输入来自模型预测 损失函数通过使用设置ignore_index不计padding部分的损失 loss_fn = nn.NLLLoss(ignore_index=PAD_token) loss=loss_fn( all_decoder_outputs.reshape(-1, self.decoder.output_dim),#[batch*seq_len, output_dim]target_batches.reshape(-1...
seq2seq 即“Sequence to Sequence”，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，可以用于翻译，...
seq2seq 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。--简书 好了别管了,接下来开始刷图吧。 大框架 ...
Decoder(解码器) 输入与隐藏状态传递:在Decoder的 t-1 时刻,RNNs(如LSTM或GRU)输出一个隐藏状态 h(t-1)。 计算Score:在 t 时刻,Decoder的隐藏状态 h(t-1) 与编码部分产生的每个时间步的隐藏状态 h(s) (来自双向RNNs的拼接状态)进行计算,以得到一个Score。