最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...
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...
decoder拿到这个输出后,训练和预测不同阶段处理方式则是不同地。 在训练阶段。Decoder将从encoder拿到地隐藏层输出,和一个起始词同时输入decoder模型,接着将正确的输出,按每个时序步骤,依次输入。 其中,在每个时序步骤,计算“正确输出“和”预测输出”的误差,最后将loss叠加作为整个输出序列的loss。backward更新整个seq2...
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...
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。 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,聊天机器人,句法分析,文本摘要等。
当然,predicting虽然与training是分开的,但他们是会共享参数的,training训练好的参数会供predicting使用。 decoder层的代码如下: 构建好了Encoder层与Decoder以后,我们需要将它们连接起来build我们的Seq2Seq模型。 定义超参数 # 超参数 # Number of Epochsepochs= 60 ...
当然,predicting虽然与training是分开的,但他们是会共享参数的,training训练好的参数会供predicting使用。 decoder层的代码如下: 构建好了Encoder层与Decoder以后,我们需要将它们连接起来build我们的Seq2Seq模型。 定义超参数 # 超参数 # Number of Epochs epochs = 60 ...
1 Encoder 2 Decoder 2.1 两种变化: 3 Seq2Seq 模型 3.1 训练Seq2Seq模型 3.2 train 3.4 eval 3.5 实验结果分析: 4 小结 ...
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，...
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。