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。
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 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，...
最基本的seq2seq网络架构如下所示: 可以看到,encoder构成一个RNN的网络,decoder也是一个RNN的网络。训练过程和推断过程有一些不太一样的地方,介绍如下。 训练过程: encoder构成一个RNN网络,输入为源语言的文本,输出最后一个timestep的hidden state,同时不需要output,将最后一个hidden state作为decoder的初始化state; d...
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)。
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...
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...
Seq2seq由两个LSTM层组成,即编码器的LSTM和解码器的LSTM,此时LSTM隐藏状态是编码器和解码器的桥梁,在正向传播时,编码器的编码信息通过LSTM层隐藏状态传递给解码器,在反向传播时候,解码器的梯度通过这个桥梁传给编码器。 时序转换 我们将加法视为一个时序转换问题,在我们看来加法运算是一个非常简单的问题,但是seq2s...
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。
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 12、训练并...