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...
step1.对于decoder的每一个timestep t,都计算它和encoder的每一步的点乘,作为score。之后再把这些score做softmax,变成概率分布。可以看到,第一个柱子最高,说明我们在翻译<start>的时候,需要格外注意source sentence的第一个位置。 用概率分布去乘以encoder每一步的hidden state,得到一个加权的source sentence表示: st...
这样Encoder的训练数据就多了几倍,可以将Encoder训练的更好。虽然其中任一Decoder的训练数据没有增加,但仍能增强翻译的效果,因为Encoder的效果得到了提升。 Seq2Seq模型的结构非常简单,其实就是2个RNN模型串起来。Encoder部分处理输入,并将所有输入信息保存在一个状态向量h中,输入到Decoder中进行各类任务。前面提到,最...
这样对长度是可以变化的,知道输出<eos>才结束预测,这样就不管源句子有多长,target句子有多长,不用关系如何让二者的长度一样,就按照时刻往前走,走到停为止。 encoder最后一层的最后时刻的输出,将放到和decoder的input一起输入。 训练: decoder在训练的时候是知道真正的目标句子的,就是正常的进行RNN的训练。(这里是没...
Seq2Seq训练 Seq2Seq对Encoder和Decoder进行联合训练,目标是使得给定输入序列的目标序列的条件概率最大化,即: \[P(y_1,y_2...,y_{T'}|x_1,x_2,...x_T)=\prod_{t=1}^{T'}P(y_t|x_1,x_2,...x_T,y_1,...,y_{t-1}) \] ...
encoder-decoder模型对输入和输出序列的长度没有要求,应用场景也更加广泛。 前面有介绍了encoder-decoder模型的简单模型,但这里以下图稍微复杂一点的模型说明训练的思路,不同的encoder-decoder模型结构有差异,但训练的核心思想都大同小异。 我们知道RNN是可以学习概率分布然后进行预测的,比如我们输入t个时刻的数据后预测t+...
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，...
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# Batch Sizebatch_size = 128# RNN Sizernn_size ...
Seq2Seq模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,通过将输入序列编码成一个向量表示,然后再将这个向量解码成目标序列。编码器使用循环神经网络(RNN)或者变种(比如长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU)对输入序列进行建模,得到上下文信息;解码器则利用编码器输出的上下文信息生成目标序列。这种结构使得Seq2Seq模型能...
BART是一个用来预训练seq-to-seq模型的去噪自编码器。它通过在输入序列中加入随机的噪声函数,并利用seq2seq结构从损坏的文本中重构原始文本来训练模型。BART运用了基于Transformer的机器翻译结构,可以看作是BERT(encoder结构)和GPT(decoder结构)的结合体。论文评估了一系列的噪声方法,发现随机改变原始序列的顺序和将text...