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 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder 又称作编码器。它的作用就是「将现实问题转化为数学问题」 Decoder 又称作解码器,他的作...
Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用的框架,这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder框架诠释了机器学习的核心思路:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder又称为编码器,作用就是:将现实问题转化为数学问题。 将文字/图片/音频等作为输入,通过...
Seq2Seq是一个Encoder-Decoder框架。将输入序列X进行编码得到向量C,然后对C进行解码得到输出序列Y。 图1 其中,X、Y均由各自的单词序列组成: X = <x1,x2,...,xm> Y = <y1,y2,...,yn> Encoder:是将输入序列通过非线性变换编码成一个指定长度的向量C(中间语义表示)。 C = F(x1,x2,...,xm) Dec...
seq2seq又叫Encoder-Decoder模型。它可以实现从一个序列到任意一个序列的转换,模型如下所示,其左半部分为Encoder部分,右半部分为Decoder部分。 其中h0 为初始化隐状态, x1,x2 等是输入序列, y0,y1等是输出序列,c 由Encoder的最后一个隐状态得到。模型将输入序列经过一个RNN得到隐状态 c 后,在用另一个RNN来...
序列生成对抗网络的方法 序列到序列的网络seq2seq 原理,一、Seq2Seq简介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
seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构。其中Encoder是一个RNN结构(LSTM、GRU、RNN等)。 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decoder成输出序列。这个结构重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。
Seq2Seq模型,即序列到序列模型,是Encoder-Decoder框架的一个具体实现,通常使用循环神经网络(RNN)或其变种(如LSTM、GRU)作为Encoder和Decoder的底层结构。这种模型能够处理输入和输出序列长度不确定的问题,非常适合机器翻译等任务。 实例解析:在机器翻译中,Seq2Seq模型能够接收一句英文作为输入(Encoder处理),然后输出对应...
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)。
Encoder-Decoder之间的Attention,其中Q 来自于之前的Decoder层输出,K、V 来自于encoder的输出,这样decoder的每个位置都能够获取到输入序列的所有位置信息。 在进行了Attention操作之后,encoder和decoder中的每一层都包含了一个全连接前向网络,对每个位置的向量分别进行相同的操作,包括两个线性变换和一个ReLU激活输出: ...
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，...