精华内容
下载资源
问答
  • encoder-decoder模型

    万次阅读 2019-04-19 23:26:37
    元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ...Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算...

     

    元学习论文总结||小样本学习论文总结

    2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019


     

    先给自己写个标题,等我理解深刻了,再来填充内容。

    Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体的模型,而是一类框架。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的应用算法。

    Encoder-Decoder框架有一个最显著的特征就是它是一个End-to-End学习的算法;本文将以文本-文本的例子作为介绍,这样的模型往往用在机器翻译中,比如将法语翻译成英语。这样的模型也被叫做 Sequence to Sequence learning[1]。所谓编码,就是将输入序列转化成一个固定长度的向量;解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。

    参考文章:本段出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。

    这里复习下Sequence2Sequence任务到底是什么,所谓的Sequence2Sequence任务主要是泛指一些Sequence到Sequence的映射问题,Sequence在这里可以理解为一个字符串序列,当我们在给定一个字符串序列后,希望得到与之对应的另一个字符串序列(如 翻译后的、如语义上对应的)时,这个任务就可以称为Sequence2Sequence了。

    在现在的深度学习领域当中,通常的做法是将输入的源Sequence编码到一个中间的context当中,这个context是一个特定长度的编码(可以理解为一个向量),然后再通过这个context还原成一个输出的目标Sequence。 

    如果用人的思维来看,就是我们先看到源Sequence,将其读一遍,然后在我们大脑当中就记住了这个源Sequence,并且存在大脑的某一个位置上,形成我们自己的记忆(对应Context),然后我们再经过思考,将这个大脑里的东西转变成输出,然后写下来。

    那么我们大脑读入的过程叫做Encoder,即将输入的东西变成我们自己的记忆,放在大脑当中,而这个记忆可以叫做Context,然后我们再根据这个Context,转化成答案写下来,这个写的过程叫做Decoder。其实就是编码-存储-解码的过程。

    而对应的,大脑怎么读入(Encoder怎么工作)有一个特定的方式,怎么记忆(Context)有一种特定的形式,怎么转变成答案(Decoder怎么工作)又有一种特定的工作方式。

    好了,现在我们大体了解了一个工作的流程Encoder-Decoder后,我们来介绍一个深度学习当中,最经典的Encoder-Decoder实现方式,即用RNN来实现。

    在RNN Encoder-Decoder的工作当中,我们用一个RNN去模拟大脑的读入动作,用一个特定长度的特征向量去模拟我们的记忆,然后再用另外一个RNN去模拟大脑思考得到答案的动作,将三者组织起来利用就成了一个可以实现Sequence2Sequence工作的“模拟大脑”了。
    而我们剩下的工作也就是如何正确的利用RNN去实现,以及如何正确且合理的组织这三个部分了。

    参考:http://blog.csdn.net/mebiuw/article/details/53341404

    Encoder-Decoder模型

    Encoder-Decoder框架可以看作是一种文本处理领域的研究模式,应用场景异常广泛。下图是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示:

    Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解:可以把它看作适合处理由一个句子(或篇章)生成另外一个句子(或篇章)的通用处理模型。对于句子对<X,Y>,我们的目标是给定输入句子X,期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子Y。X和Y可以是同一种语言,也可以是两种不同的语言。而X和Y分别由各自的单词序列构成:

    Encoder顾名思义就是对输入句子X进行编码,将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C:

    对于解码器Decoder来说,其任务是根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1,y2….yi-1来生成i时刻要生成的单词yi

    每个yi都依次这么产生,那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。

    参考文章:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51124732

    Encoder-Decoder不是一种模型,而是一种框架,一种处理问题的思路,最早应用于机器翻译领域,输入一个序列,输出另外一个序列。机器翻译问题就是将一种语言序列转换成另外一种语言序列,将该技术扩展到其他领域,比如输入序列可以是文字,语音,图像,视频,输出序列可以是文字,图像,可以解决很多别的类型的问题。这一大类问题就是上图中的sequence-to-sequence问题。这里以输入为文本,输出也为文本作为例子进行介绍:

    encoder部分是将输入序列表示成一个带有语义的向量,使用最广泛的表示技术是Recurrent Neural Network,RNN是一个基本模型,在训练的时候会遇到gradient explode或者gradient vanishing的问题,导致无法训练,所以在实际中经常使用的是经过改良的LSTM RNN或者GRU RNN对输入序列进行表示,更加复杂一点可以用BiRNN、BiRNN with LSTM、BiRNN with GRU、多层RNN等模型来表示,输入序列最终表示为最后一个word的hidden state vector。

    decoder部分是以encoder生成的hidden state vector作为输入“解码”出目标文本序列,本质上是一个语言模型,最常见的是用Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM),只要涉及到RNN就会有训练的问题,也就需要用LSTM、GRU和一些高级的model来代替。目标序列的生成和LM做句子生成的过程类似,只是说计算条件概率时需要考虑encoder向量。

    这里,每一种模型几乎都可以出一篇paper,尤其是在这个技术刚刚开始应用在各个领域中的时候,大家通过尝试不同的模型组合,得到state-of-the-art结果。

    参考文章:http://www.weixinnu.com/v/00DK3E

    所谓encoder-decoder模型,又叫做编码-解码模型。这是一种应用于seq2seq问题的模型。
    那么seq2seq又是什么呢?简单的说,就是根据一个输入序列x,来生成另一个输出序列y。seq2seq有很多的应用,例如翻译,文档摘取,问答系统等等。在翻译中,输入序列是待翻译的文本,输出序列是翻译后的文本;在问答系统中,输入序列是提出的问题,而输出序列是答案。
    为了解决seq2seq问题,有人提出了encoder-decoder模型,也就是编码-解码模型。所谓编码,就是将输入序列转化成一个固定长度的向量;解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。

     

    当然了,这个只是大概的思想,具体实现的时候,编码器和解码器都不是固定的,可选的有CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM等等,你可以自由组合。比如说,你在编码时使用BiRNN,解码时使用RNN,或者在编码时使用RNN,解码时使用LSTM等等。
    这边为了方便阐述,选取了编码和解码都是RNN的组合。在RNN中,当前时间的隐藏状态是由上一时间的状态和当前时间输入决定的,也就是

    ht=f(ht−1,xt)

    获得了各个时间段的隐藏层以后,再将隐藏层的信息汇总,生成最后的语义向量

    C=q(h1,h2,h3,…,hTx)

    一种简单的方法是将最后的隐藏层作为语义向量C,即

    C=q(h1,h2,h3,…,hTx)=hTx

    解码阶段可以看做编码的逆过程。这个阶段,我们要根据给定的语义向量C和之前已经生成的输出序列y1,y2,…yt−1来预测下一个输出的单词yt,即 

    yt=argmaxP(yt)=∏t=1Tp(yt|{y1,…,yt−1},C)

    也可以写作 

    yt=g({y1,…,yt−1},C)

    而在RNN中,上式又可以简化成 

    yt=g(yt−1,st,C)

    其中s是输出RNN中的隐藏层,C代表之前提过的语义向量,yt−1表示上个时间段的输出,反过来作为这个时间段的输入。而g则可以是一个非线性的多层的神经网络,产生词典中各个词语属于yt的概率。

    encoder-decoder模型虽然非常经典,但是局限性也非常大。最大的局限性就在于编码和解码之间的唯一联系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说,编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中去。但是这样做有两个弊端,一是语义向量无法完全表示整个序列的信息,还有就是先输入的内容携带的信息会被后输入的信息稀释掉,或者说,被覆盖了。输入序列越长,这个现象就越严重。这就使得在解码的时候一开始就没有获得输入序列足够的信息, 那么解码的准确度自然也就要打个折扣了

    参考地址:http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52826423

    2019年3月16日补充:

    比较好的文章:

    Encoder-Decoder模型和Attention模型

    地址:https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/80230633

     


    --------------------- 
    作者:Microstrong0305 
    原文:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/78752680 

    展开全文
  • f, q 是非线性模型 举例:Sutskever et al. Sequence to sequence learning with neural networks(NIPS, 2014) 使用 ht=LSTM(xt,ht−1),c=hTxh_t=LSTM(x_t,h_{t-1}) , c=h_{T_x}ht​=LSTM(xt​,ht−1​),c=hTx​​ ...

    Encoder-Decoder

    在这里插入图片描述

    Encoder

    输入: X = ( x 1 , x 2 , . . . , x T x ) X=(x_1, x_2, ..., x_{T_x}) X=(x1,x2,...,xTx)
    输出: 上下文向量(context vector) c c c
    步骤:
    h t = f ( x t , h t − 1 ) c = q ( { h 1 , . . . , h T x } ) (1) h_t=f(x_t,h_{t-1}) \\ c=q(\{h_1,..., h_{T_x}\}) \tag{1} ht=f(xt,ht1)c=q({h1,...,hTx})(1)
    其中, h t ∈ R n h_t\in \R^n htRn 表示t时刻的隐含状态;c表示由隐含状态序列得到的向量;f, q 是非线性模型

    举例:Sutskever et al. Sequence to sequence learning with neural networks(NIPS, 2014)
    使用 h t = L S T M ( x t , h t − 1 ) , c = h T x h_t=LSTM(x_t,h_{t-1}) , c=h_{T_x} ht=LSTM(xt,ht1),c=hTx

    Decoder

    目的:预测下一个翻译出来的词 y t y_{t} yt
    输入: c c c,之前预测出来的词 { y 1 , . . . , y t − 1 } \{y_1,..., y_{t-1}\} {y1,...,yt1}
    步骤:用条件概率表示
    p ( y ) = ∏ t = 1 T p ( y t ∣ { y 1 , . . . , y t − 1 } , c ) , y = ( y 1 , . . . , y T y ) (2) p(\boldsymbol{y})=\prod^T_{t=1}p(y_t|\{y_1,..., y_{t-1}\},c) ,\boldsymbol{y}=(y_1,...,y_{T_y}) \tag{2} p(y)=t=1Tp(yt{y1,...,yt1},c),y=(y1,...,yTy)(2)
    如果使用RNN族,那么条件概率写为
    p ( y t ∣ { y 1 , . . . , y t − 1 } , c ) = g ( y t − 1 , s t , c ) p(y_t|\{y_1,..., y_{t-1}\} ,c)=g(y_{t-1},s_t,c) p(yt{y1,...,yt1},c)=g(yt1,st,c)
    其中,g是非线性模型;s为隐藏层; s t = f ( s t − 1 , y t − 1 , c ) s_t=f(s_{t-1},y_{t-1},c) st=f(st1,yt1,c)

    Decoder with Attention

    在这里插入图片描述
    对公式(2)中定义的条件概率进行修改
    p ( y i ∣ { y 1 , . . . , y i − 1 } , X ) = g ( y i − 1 , s t , c i ) p(y_i|\{y_1,..., y_{i-1}\} ,X)=g(y_{i-1},s_t,c_i) p(yi{y1,...,yi1},X)=g(yi1,st,ci)

    参考

    [1] https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52826423

    展开全文
  • Encoder-Decoder模型

    万次阅读 2017-12-10 10:54:10
    2014年,Sutskever提出的简单Enc-Dec模型 paper:Sequence to Sequence Learning with Neural Network 解决sequence to sequence转换的问题,采用了编码和解码的结构 其中,编码是将source sequence转化为一个...

    1. 起源:

        paper:Sequence to Sequence Learning with Neural Network

        2014年,Sutskever提出的简单Enc-Dec模型
        解决sequence to sequence转换的问题,采用了编码和解码的结构
        如下图示例,其中,编码是将source sequence(x1,x2,x3,x4,...)转化为一个固定长度的context vector(c),解码是将该context vector转化为target sequence(y1,y2,y3,...)
        Encoder最后一个时间步的状态作为整个句子的中间语义context vector
        context vector直接作为Decoder的初始状态。

    2. 应用:

    机器翻译:待翻译的文本序列-->翻译文本序列

    语音识别:声学特征序列-->识别文本序列

        问答系统:问题描述单词序列-->生成答案单词序列

        文本摘要:文本序列-->摘要序列

    3. 进展:

        从简单的Encoder-Decoder到Attention-based Encoder-Decoder

        下图为简单的Encoder-Decoder,Decoder部分的输入为Encoder部分编码的固定长度向量(c=hT),不利于处理长时输入。


    下图为简单的Attention-based Encoder-Decoder,Encoder部分和上面一致,Decoder部分引入Attention机制, 使得c更灵活,这时候c就是由h1,...,hT加权求和获得,
    且每个hi前面的权重系数Wi不一样,增加模型的灵活性。



    4. 参考资料

    [1] http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/78498517

    [2] Sutskever I, Vinyals O,Le Q V. Sequence to sequence learning with neural networks[J]. 2014,4:3104-3112

    [3] BahdanauD,Cho K, Bengio Y. Neural Machine Translation byJointly Learning to Align and Translate[J]. Computer Science, 2014.

    展开全文
  • encoder decoder 模型理解

    千次阅读 2020-05-14 16:13:00
    encoder decoder 模型是比较难理解的,理解这个模型需要清楚lstm 的整个源码细节,坦率的说这个模型我看了近十天,不敢说完全明白。 我把细胞的有丝分裂的图片放在开头,我的直觉细胞的有丝分裂和这个模型有相通之...

    在这里插入图片描述

    encoder decoder 模型是比较难理解的,理解这个模型需要清楚lstm 的整个源码细节,坦率的说这个模型我看了近十天,不敢说完全明白。

    • 我把细胞的有丝分裂的图片放在开头,我的直觉细胞的有丝分裂和这个模型有相通之处

    定义训练编码器

    #########################################################################################################################################################
    # 定义训练编码器
    #None表示可以处理任意长度的序列
    # num_encoder_tokens表示特征的数目,三维张量的列数
    
    encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens),name='encoder_inputs')  
    
    # 编码器,要求其返回状态,lstm 公式理解https://blog.csdn.net/qq_38210185/article/details/79376053  
    encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True,name='encoder_LSTM')               # 编码器的特征维的大小latent_dim,即单元数,也可以理解为lstm的层数
    
    #lstm 的输出状态,隐藏状态,候选状态
    encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs) # 取出输入生成的隐藏状态和细胞状态,作为解码器的隐藏状态和细胞状态的初始化值。
    
    #上面两行那种写法很奇怪,看了几天没看懂,可以直接这样写
    #encoder_outputs, state_h, state_c= LSTM(latent_dim, return_state=True,name='encoder_LSTM')(encoder_inputs)
    
    # 我们丢弃' encoder_output ',只保留隐藏状态,候选状态
    encoder_states = [state_h, state_c]  
    #########################################################################################################################################################
    
    

    定义训练解码器

    
    #########################################################################################################################################################
    # 定义解码器的输入
    # 同样的,None表示可以处理任意长度的序列
    # 设置解码器,使用' encoder_states '作为初始状态
    # num_decoder_tokens表示解码层嵌入长度,三维张量的列数
    decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens),name='decoder_inputs')  
    
    # 接下来建立解码器,解码器将返回整个输出序列
    # 并且返回其中间状态,中间状态在训练阶段不会用到,但是在推理阶段将是有用的
    # 因解码器用编码器的隐藏状态和细胞状态,所以latent_dim必等
    decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True,name='decoder_LSTM')   
    # 将编码器输出的状态作为初始解码器的初始状态
    decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs,
                                         initial_state=encoder_states)
    
    # 添加全连接层
    # 这个full层在后面推断中会被共享!!
    decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax',name='softmax')  
    decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
    #########################################################################################################################################################
    
    

    定义训练模型

    
    # Define the model that will turn
    # `encoder_input_data` & `decoder_input_data` into `decoder_target_data`
    ####################################################################################################################
    model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)    #原始模型  
    ####################################################################################################################          
    #model.load_weights('s2s.h5')
    # Run training
    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
    model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
              batch_size=batch_size,
              epochs=epochs,
              validation_split=0.2)
    # 保存模型
    model.save('s2s.h5')
    

    显示模型的拓扑图

    import netron
    netron.start("s2s.h5")
    

    在这里插入图片描述

    训练模型的拓扑图

    编码器,狭隘的说就是怎么将字符编码,注意输出是 encoder_states = [state_h, state_c] , 根据输入序列得到隐藏状态和候选门状态,输出是一个二元列表

    # 定义推断编码器  根据输入序列得到隐藏状态和细胞状态的路径图,得到模型,使用的输入到输出之间所有层的权重,与tf的预测签名一样
    ####################################################################################################################
    encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)                #编码模型 ,注意输出是  encoder_states = [state_h, state_c]  
    ####################################################################################################################  
         
    
    encoder_model.save('encoder_model.h5')
    
    import netron
    netron.start('encoder_model.h5')
    

    注意输出是 encoder_states = [state_h, state_c] =[encoder_LSTM:1,: encoder_LSTM:2]
    在这里插入图片描述

    编码器的拓扑图

    解码模型

    #解码的隐藏层
    decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,))
    #解码的候选门
    decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,))
    #解码的输入状态
    decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]
    
    
    decoder_outputsd, state_hd, state_cd = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=decoder_states_inputs)
    
    decoder_statesd = [state_hd, state_cd]
    decoder_outputsd1 = decoder_dense(decoder_outputsd)
    decoder_model = Model(
        [decoder_inputs] + decoder_states_inputs,
        [decoder_outputsd] + decoder_statesd)
    

    解码模型是一个三输入,三输出的模型
    在这里插入图片描述

    解码模型的拓扑图
        # 将输入编码为状态向量
        #注意输出是  encoder_states = [state_h, state_c]  
        # states_value  是一个有两元素的列表,每个元素的维度是256
        states_value = encoder_model.predict(input_seq)             
        # 生成长度为1的空目标序列
        target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))
        # 用起始字符填充目标序列的第一个字符。
    
        target_seq[0, 0, target_token_index['\t']] = 1.
        # 对一批序列的抽样循环(为了简化,这里我们假设批大小为1)
        stop_condition = False
        decoded_sentence = ''
        while not stop_condition:
            output_tokens, h, c = decoder_model.predict(
                [target_seq] + states_value)
            # Sample a token
            sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])
            sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index]
            decoded_sentence += sampled_char
            # 退出条件:到达最大长度或找到停止字符。
            if (sampled_char == '\n' or len(decoded_sentence) > max_decoder_seq_length):
                stop_condition = True
            # 更新目标序列(长度1)
            target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))
            target_seq[0, 0, sampled_token_index] = 1.
            
            print(sampled_token_index)
            # 更新状态
            states_value = [h, c]
    

    我们可以想一想为什么要用下面这段代码
    当输入input_seq 之后,就得到了encoder_states ,在之后一直共享这个数值
    然后就像解纽扣那样,先找到第一个纽扣,就是’\t’,在target_text中’\t’就是第一个字符
    【’\t’,states_value】–>下一个字符 c1
    【‘c1’,states_value】–>下一个字符 c2
    while循环一直到最后

    代码在git

    展开全文
  • 基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现理论背景代码实现 关键词: Encoder-Decoder, LSTM, WordEmbedding 在机器学习领域,有很多任务是把一种样式的序列映射成另外一种样式的序列,比如把一种语言翻译成...
  • 深度学习笔记(一):logistic分类 深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现 深度学习...循环神经网络的概念,结构和代码注释 深度学习笔记(六):LSTM 深度学习笔记(七):Encoder-Decoder模型和Atten...
  • 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型

    万次阅读 多人点赞 2016-10-15 23:09:25
    这两天在看attention模型,看了下知乎上的几个回答,很多人都推荐了一篇文章Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 我看了下,感觉非常的不错,里面还大概阐述了encoder-decoder...
  • 主流的Seq2Seq都是基于Encoder-Decoder来实现的,是一种应用场景而不是某个特定的技术或者模型。 二、Encoder-Decoder Encoder-Decoder是网络架构层面的概念,最常用的地方是自编码器。主要用于机器翻译等领域,是...
  • DL之Encoder-Decoder:Encoder-Decoder模型的相关论文、设计思路、关键步骤等配图集合之详细攻略 目录 Encoder-Decoder模型的相关论文 Encoder-Decoder模型的设计思路 Encoder-Decoder模型的关键步骤 ...
  • Encoder-Decoder模型及RNN的实现 Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,...
  • 注:本文的所有模型只涉及自然语言处理领域,同时本文不涉及太多复杂公式推导。 一、Seq2Seq 模型 1. 简介 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...
  • 【精读】Transformer模型深度解读

    千次阅读 2020-09-30 08:28:55
    def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator): super(EncoderDecoder, self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.src_embed = src_embed self.tgt_embed =...
  • 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。 本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。 什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder ...
  • encoder-decoder模型学习

    2021-01-25 23:13:17
    encoder-decoder模型 定义:不是具体的一个模型,而是指一类模型。编码部分将源序列转化为固定长度的向量,解码部分是将固定长度的向量转化为输出的目标序列。 用途:可以用于Sequence2Sequence任务,即将一个给定...
  • 机器翻译Encoder-Decoder模型

    千次阅读 2017-09-28 17:43:25
    转自http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/51048994 文章位置 四种编解码模型
  • EncoderDecoder , self ) . __init__ ( ** kwargs ) self . encoder = encoder self . decoder = decoder def forward ( self , enc_X , dec_X , * args ) : enc_outputs = self . encoder ( ...
  • 详解谷歌最强NLP模型BERT(理论+实战)     作者:李理,环信人工智能研发中心vp,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信...
  • 如下配置PSPNet文件: norm_cfg = dict(type='SyncBN', requires_grad=True) model = dict( type='EncoderDecoder', pretrained='pretrain_model/resnet50_v1c_trick-2cccc1ad.pth', backbone=dict( type='ResNetV1...
  • 1. 针对Transformer(Google机器翻译模型)的概念以及相对于与传统CNN、RNN的优势 2. Transformer的实现,Multi-head Attention、FFN、AddNorm还有Encoder、Decoder的代码实现 3.层归一化和批归一化的区别
  • Transformer是由6个encoder和6个decoder组成,模型的具体实现是model变量里边,参数有Encoder[编码器]、Decoder[解码器]、Embedding(src_vocab)[输入文本进行词向量化]、Embedding(tgt_vocab)[目标文本进行词向量化]...
  • 顾名思义,seq2seq模型是指,模型的输入是一个sequence序列,而模型的输出也是sequence序列,其模型结构可以表示为Encoder-Decoder结构,如下图: 其中encoder与decoder都是使用循环神经网络(RNN)实现的。其中的...
  • 文章目录整体架构空洞卷积空间金字塔池化(ASPP)Decoder改进的Xception模型小结参考文献 图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测...
  •  在EncoderDecoder模型中,输入将被编码为一个固定长度的向量。这是最后一个时间步的Encoder模型的输出。  h1 = Encoder(x1, x2, x3)  注意模型要求对每个输入时间步骤的编码器的输出进行访问。本文将...
  • 制)结构来处理序列相关的问题的模型,名为Transformer。Transformer没有使用任何CNN或者RNN的结构,而是使用了注意力机制attention,自动捕捉输入序列不同位置处的相对关联,善于处理长文本,高度并行工作。 ...
  • Encoder-Decoder的经典模型介绍,尤其讲述了为什么要采用Encoder和Decoder两步结构,而不是直接使用单步模型,以及重点讲述了RNN、LSTM的演进过程。
  • Transformer模型构建

    2020-04-25 08:23:46
    构建模型 def make_model(source_vocab, target_vocab, N=6, d_model=512, d_ff=1000, head=8, dropout=0.1): """该函数用来构建模型, 有7个参数,分别是源数据特征(词汇)总数,目标数据特征(词汇)总数, 编码器...
  • pytorch seq2seq模型

    2020-02-19 22:43:50
    Sequence to Sequence模型 class Seq2SeqEncoder ( d2l . Encoder ) : def __init__ ( self , vocab_size , embed_size , num_hiddens , num_layers , dropout = 0 , ** kwargs ) : super ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 19
收藏数 375
精华内容 150
关键字:

encoderdecoder模型