Encoder-Decoder 是NLP领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。Encoder-Decoder是一种常用的模型架构,广泛应用于序列到序列(Seq2seq)学习问题中。它由两个主要组件——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 编码器负责把输入序列转换为一个固定长度的向量,该向量包含输入序列的所有信息;而解...
Seq2seq模型也成为Encoder-Decoder模型,顾名思义,这个模型有两个模块,Encoder(编码器)和Decoder(解码器),编码器对输入数据进行编码,解码器对被编码的数据进行解析,编码是基于既定规则的信息转换过程,以字符为例,将字符”A”转换为“1000001”(二进制)就是一个编码的例子,而解码则将被编码的信息还原到它的原始形态...
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(强调目的),不特指方法,满足输入序列,输出序列的,都统称为Seq2Seq模型,具体方法都基本属于Encoder-Decoder模型(强调方法)的范围。 3.Attention 前面的Encoder-Decoder因为存在信息过长,信息丢失的问题,所以Attention机制的出现,来解决这个问题。 Attention的特点是Encoder不再将整个输入序列编码为固定长度的中间向...
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:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。
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 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。 由于encoder与...Encoder-Decoder和Seq2Seq Encoder-Decoder 准确来说,Encoder–Decoder是一种框架,许多...
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)。
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。