Seq2Seq模型通过将输入序列转化为上下文向量,再由解码器生成输出序列,适用于机器翻译、对话系统等任务。文章详细探讨了Seq2Seq的优势与局限,如信息压缩导致的细节丢失和短期记忆限制,并引入注意力机制来解决长序列处理问题。此外,还介绍了分词器(tokenizer)的工作原理及不同类型分词器的特点,以及词嵌入和Transformer架构的...
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...
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;而解码器根据此向量生成目标序列。在训练阶段,给定输入序列和它们对应的目标序列,编码器可以...
Seq2Seq的产生是因为,机器翻译,语音识别图像描述生成等,长度事先不知道,无法固定长度,所以产生了这个框架。 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,...
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。
1.1 LSTM Seq2Seq Encoder 2层LSTM,数据顺序从下往上。 Encoder输入参数: input_dim输入encoder的one-hot向量维度,这个和输入词汇大小一致,就是输入字典长度 emb_dim嵌入层的维度,这一层将one-hot向量转为密度向量,256 词嵌入在 pytorch 中只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了,m 表示单词的总数目...
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...
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。
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，...
16:00 第2课:Transformer模型encoder结构 19:36 第3课:Encoder对数据的处理过程 33:37 第4课:Transformer的encoder构建 15:23 第5课:Transformer完成摘要生成 14:37 第6课:什么是Seq2Seq 18:37 第7课:Transformer的Decoder架构 13:51 第8课:Transformer的训练和推理 21:52 对...