Seq2Seq 模型结构有很多种，下面是几种比较常见的：2.2 编码器 Encoder 这三种 Seq2Seq 模型的主要区别在于 Decoder，他们的 Encoder 都是一样的。下图是 Encoder 部分，Encoder 的 RNN 接受输入 x，最终输出一个编码所有信息的上下文向量 c，中间的神经元没有输出。Decoder 主要传入的是上下文向量 c，然后解码...
序列到序列 (seq2seq) 模型是一种深度学习架构,专为涉及序列作为输入和输出的任务而设计。它通常用于语言翻译、文本摘要、聊天机器人和时间序列预测等问题。 seq2seq 模型背后的关键思想是处理输入序列(例如,句子或时间序列)并生成可能不同长度的输出序列(例如,翻译的句子或时间序列中的未来值)。这是通过使用两个主...
Seq2Seq 是输出的长度不确定时采用的模型,因此在机器翻译、对话系统、自动文摘等自然语言处理任务中被广泛运用。 Encoder-Decoder 架构 1 串行 seq2seq — RNN 系列架构 传统的串行 seq2seq 模型中,Encoder 和 Decoder 通常均为 RNN 架构。通常 Encoder 的架构较为固定,而 Decoder 的架构较为多样,区别主要在于编...
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:Enc...
1、已有Seq2Seq模型 Seq2Seq模型是处理序列到序列问题的利器,尤其是在神经网络翻译(NMT)方面,取得了很大的成功。Seq2Seq由一个encoder和一个decoder构成,encoder把观测样本X编码成一个固定长度的隐变量Z,decoder再把隐变量Z解码成输出标签Y[1]。传统的Seq2Seq模型把观测样本编码成一个固定长度的隐变量Z,这个操作...
1、机器翻译:Seq2Seq模型在机器翻译任务中取得了巨大成功,能够将一种语言的文本翻译成另一种语言,如谷歌翻译就采用了Seq2Seq模型。 2、对话生成:Seq2Seq模型被广泛应用于对话系统中,能够生成自然流畅的回复,提升了对话系统的交互体验。 3、摘要提取:在文本摘要生成任务中,Seq2Seq模型能够从长篇文章中提取出关键信息...
这里我们用一个机器翻译的例子解释seq2seq模型。 例:机器学习翻译 成 machine learning Attention(注意力机制) 图片展示的Encoder-Decoder框架是没有体现“注意力模型”的,所以可以把它看做是注意力不集中分心模型。因为在生成目标句子的单词时,不论生成哪个单词,它们使用的输入句子的语义编码C都是一样的,没有任何区...
seq2seq模型主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 编码器(Encoder):负责将输入序列编码成一个或多个固定长度的向量(上下文向量)。编码器通常由一个或多个循环神经网络(RNN)单元(如LSTM或GRU)构成,这些单元能够捕捉输入序列中的时序信息和语义信息。 解码器(Decoder):根据编码器输出的上下文向量,逐...
如图,为Seq2Seq模型典型的机器翻译应用,这个Seq2Seq网络中,包含编码网络(encoder network)和解码网络(decoder network)两个RNN模型子结构,其中encoder编码网络将输入语句编码为一个特征向量,传递给decoder解码网络,完成翻译输出。 提出Seq2Seq 模型的相关论文: ...
seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】(编码器-解码器)框架的神经网络模型,广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。目前,【seq2seq+attention】(注意力机制)已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出,注意力机制于2015年被提出,两者于2017年进入疯狂融合和拓展阶段。