Seq2Seq模型的数学公式如下:ht=Encoder(xt,ht−1)st=Decoder(yt−1,st−1,c)P(yt|yt−1,…,y1,x1,…,xT)=softmax(W⋅st+b)其中,x_t表示输入序列的第t个词,y_t表示输出序列的第t个词,h_t表示编码器的隐藏状态,s_t表示解码器的隐藏状态,c表示编码器的上下文向量,W和b是模型参数。 1.3...
【史上最本质】序列模型:RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert,在传统神经网络的基础上引入了循环连接,能够通过记忆过去的信息来处理当前的输入,从而能够处理变长序列数据、捕捉序列数据中的上
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...
decoder处理方式还有另外一种,就是语义向量C参与了序列所有时刻的运算,如下图,上一时刻的输出仍然作为当前时刻的输入,但语义向量C会参与所有时刻的运算。 Seq2Seq模型概述 - 简书
Seq2Seq 模型通常由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量(context vector),然后解码器根据这个上下文向量生成目标序列。 1.1 编码器(Encoder) 编码器是一个循环神经网络(RNN),如LSTM或GRU,用于处理输入序列,并生成一个上下文向量。这个向量总结了输入序...
当输⼊和输出都是不定⻓序列时,我们可以使⽤编码器—解码器(encoder-decoder)或者seq2seq模型。序列到序列模型,简称seq2seq模型。这两个模型本质上都⽤到了两个循环神经⽹络,分别叫做编码器和解码器。编码器⽤来分析输⼊序列,解码器⽤来⽣成输出序列。两 个循环神经网络是共同训练的。
序列到序列模型(seq2seq) 1. 简介 序列到序列模型其实是使用两个RNN。一个读取输入序列,将读取的序列发送给另一个RNN,接着输出序列。如下图,左侧的RNN叫做编码器,右侧的RNN叫做解码器。 编码器的主要任务是读取序列,然后将发现的规律传递给解码器。解码器会产生输出序列。传递给解码器的 “规律” 是固定大小的...
Seq2Seq 模型通常由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量(context vector),然后解码器根据这个上下文向量生成目标序列。 1.1 编码器(Encoder) 编码器是一个循环神经网络(RNN),如 LSTM 或 GRU,用于处理输入序列,并生成一个上下文向量。这个向量总结了...
因此,序列到序列的本质是描述一种具有连续性关系的生成模型;除了自然语言处理之外,还广泛应用于机器翻译,语音识别,视频处理等领域;简单来说,凡是具有连续关系的领域,都可以使用Seq2Seq的处理方式。 说到这里,可能很多人已经想明白了为什么在图像处理领域使用的是CNN(卷积神经网络),原因就在于图像是一个不连续的过程;...
序列到序列(Seq2Seq)模型是自然语言处理中的一种模型架构,主要用于处理序列数据的转换任务,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Seq2Seq模型由两部分组成:编码器和解码器。 编码器(Encoder) 作用:读取输入序列(例如,源语言的句子)并生成一个固定大小的向量,该向量捕捉输入数据的上下文信息。