在这篇文章中，我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型，使用编码器-解码器架构进行机器翻译。...4.编码器模型架构（Seq2Seq） 在开始构建seq2seq模型之前，我们需要创建一个Encoder，Decoder，并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。...因此在 在时间步0，发送“ SOS” 在时间步1，发送“ ich” 在时间步2，发送“ Liebe” 在时间步3，发送“ Tief” 在时间步4，发送“ Lernen” 在时间步5，发送“ EOS” 编码器体系结构中的第一个块是单词嵌入层...可以理解，到目前为止，hs和cs捕获了该句子的某些矢量表示。 在时间步0，隐藏状态和单元状态被完全初始化为零或随机数。...后续层将使用先前时间步骤中的隐藏状态和单元状态。 除其他块外，您还将在Seq2Seq架构的解码器中看到以下所示的块。 在进行模型训练时，我们发送输入（德语序列）和目标（英语序列）。
seq2seq 的问题在于，解码器从编码器接收的唯一信息是「最后一个编码器隐藏状态」（图 0.1 中的两个红色节点），这是一种类似于输入序列数字总结的向量表示。...的架构： 编码器是两层长短期记忆（LSTM）网络。...解码器也具有相同的架构，其初始隐藏状态是最后的编码器隐藏状态。...编码器与解码器均为 2 层 LSTM。 在 WMT'15 英语-德语数据集中，该模型获得了 25.9 的 BLEU 值。...编码器由 8 个 LSTM 组成，其中第一个是双向的（其输出是级联的），连续层（从第 3 层开始）的输出之间存在残差连接。解码器是 8 个单向 LSTM 的独立堆栈。
获取最终的编码器状态（隐藏和cell状态），并将它们作为初始状态输入到解码器中。 4. 解码器在每个时间步长上将有3个输入 - 其中2个是解码器的状态以及还有一个是法语的逐个字符嵌入。 5....在解码器的每一步，解码器的输出被传送到与目标数据进行比较的softmax层。...解码器第一步的前几个状态将用我们在代码片段3中的最后编码器状态来初始化。出于这个原因，请注意initial_state = encoder_states已经设置在下面的代码片段中了。...在随后的步骤中，对解码器的状态输入将是它的cell状态和隐藏状态。 ?...在while循环内的第一次调用中，这些来自于编码器的隐藏状态和cell状态将被用来初始化decoder_model_inf，decoder_model_inf被作为输入直接提供给模型。
介绍 Seq2Seq（序列到序列）及其变体在机器翻译、自然语言生成、语音识别、新药发现之类的领域表现非常出色。...大多数Seq2Seq模型都属于编码器-解码器家族，其中编码器将输入序列编码为固定维度的连续向量表示，而解码器则解码向量得到目标序列。...Graph2Seq采用与Seq2Seq相似的编码器-解码器架构，包括一个图编码器和一个序列解码器。图编码器部分，通过聚合有向图和无向图中的相邻信息，学习节点嵌入。然后根据学习到的节点嵌入，构建图嵌入。...序列解码器部分，论文作者设计了一个基于注意力机制的LSTM网络，使用图嵌入作为初始隐藏状态，输出目标预测。注意力机制用于学习节点和序列元素的对齐，以更好地应对大型图。...图编码器部分，默认跳（hop）大小为6，节点初始特征向量为40，非线性激活函数为ReLU，聚合器的参数随机初始化。解码器为单层，隐藏状态大小为80.
在标准的RNN中，这个重复复制的模块只有一个非常简单的结果。例如一个tanh层： ?...搭建并训练Seq2Seq模型 Seq2Seq有一个编码器和一个解码器，编码器一般是LSTM或者其他模型用于提取特征，它的最后一个输出就是从这句话得出的最后的特征，而其他的隐层输出都被丢弃。 ?...编码器提取特征之后就到了解码器，解码器靠编码器最后输出的特征也就是 来知道这句话是"go away"，这里要强调一下Decoder的初始状态就是Encoder的最后一个状态，现在Decoder开始输出德语字母...总结 Seq2Seq模型有一个encoder网络和一个Decoder网络，在我们的例子中encoder的输入是英语句子，每输入一个词RNN就会更新状态并记录下来，encoder最后一个状态就是这个句子的特征...attention原理 在encoder结束之后，attention和decoder同时工作，回忆一下，decoder的初始状态 是encoder最后一个状态，不同于常规的Seq2Seq，encoder
这就需要一个更高级的设置，尤其在没有进一步语境的「序列到序列模型」时。下面是其工作原理： 一个 RNN 层（或其中的堆栈）作为「编码器」：它处理输入序列并反馈其内部状态。...注意我们抛弃了编码器 RNN 的输出，只恢复其状态。该状态在下一步中充当解码器的「语境」。 另一个 RNN 层作为「解码器」：在给定目标序列先前字母的情况下，它被训练以预测目标序列的下一个字符。...更重要的是，编码器把其状态向量用作初始状态，如此编码器获得了其将要生成的信息。实际上，在给定 targets[...t] 的情况下，解码器学习生成 targets[t+1...]...在推理模式中，即当要解码未知的输入序列，我们完成了一个稍微不同的处理： 把输入序列编码进状态向量 从大小为 1 的目标序列开始 馈送状态向量和 1 个字符的目标序列到解码器从而为下一字符生成预测 通过这些预测采样下一个字符...这被用于恢复编码器的状态。 inital_state 调用参数指定一个 RNN 的初始状态，这被用于把编码器状态作为初始状态传递至解码器。
最常见的Seq2Seq模型是解码器-编码器（Encoder-Decoder）模型，由于时序数据的序列性质，通常情况下，我们使用RNN（Recurrent Neural Network）在Encoder中得到输入序列的特征向量...LSTM计算这个条件概率的方法是：首先获得由LSTM的最后一个隐藏状态给出的输入序列（x1, ..., xT）的固定维度表示，然后用标准的LSTM计算y1, ..., yT′的概率，该公式的初始隐藏状态被设置为...在该模型中Encoder的实现与第一篇文章没有特别大的区别，除了基础的RNN之外，LSTM以及GRU都可以作为选择，LSTM与GRU在性能上并没有绝对的优劣之分，需要根据不同的需求做选择。...编码器是由N=6个相同的层堆叠而成。每层有两个子层。第一层是一个多头自注意力机制，第二层是一个简单的、按位置排列的全连接前馈网络。在两个子层的每一个周围采用了一个残差连接，然后进行层的归一化。...除了每个编码器层的两个子层之外，解码器还插入了第三个子层，它对编码器堆栈的输出进行多头注意力。与编码器类似，在每个子层周围采用残差连接，然后进行层归一化。
基于Attention机制，seq2seq可以像我们人类一样，将“注意力”集中在必要的信息上。...编码器的改进 目前的seq2seq结构，只将LSTM层的最后的隐藏状态传递给解码器，但是编码器的输出的长度应该根据输入文本的长度相应地改变。...使用编码器各个时刻（各个单词）的LSTM层的隐藏状态（这里表示为hs）： 有一点可以确定的是，各个时刻的隐藏状态中包含了大量当前时刻的输入单词的信息。...因此，最终编码器的输出hs具有和单词数相同数量的向量，各个向量中蕴含了各个单词对应的信息： 解码器的改进 改进一 由于编码器的输出包含了各个时刻的隐藏状态向量，因此解码器的输入，也需要增加这一层输入...首先，从编码器的处理开始，到解码器第一个LSTM层输出隐藏状态向量的处理为止，流程如下 用h表示解码器的LSTM层的隐藏状态向量。
seq2seq方法中，解码器从编码器中接收的唯一信息， 是最后编码器的隐藏状态，这是一个向量表征，是输入序列文本的数字概要。 具体如下图中的两个红色节点所示。 ?...第一步：准备隐藏状态 首先，准备第一个解码器的隐藏状态（红色）和所有可用的编码器的隐藏状态（绿色）。在我们的例子中，有4个编码器的隐藏状态和当前解码器的隐藏状态。 ?...解码器是一个GRU，它的初始隐藏状态，是从反向编码器GRU的最后隐藏状态修改得来的向量。 2、注意力层中的评分函数使用的是additive/concat。...解码器也具有相同的架构，它初始隐藏状态是最后的编码器隐藏状态。...要点是： 1、编码器由8个LSTM组成，其中第一个是双向的（输出是连接的），连续层的输出之间有残差连接（从第3层开始）。解码器是8个单向LSTM的独立堆栈。
Seq2Seq的工作原理 Encoder（编码器） 编码器是Seq2Seq模型中的一部分，负责将输入序列转换为固定长度的上下文向量。...它使用循环神经网络（RNN）或其变体（如LSTM、GRU）来实现这一转换过程。 在编码过程中，编码器逐个读取输入序列中的元素，并更新其内部隐藏状态。...编码完成后，编码器将最终的隐藏状态或经过某种变换的隐藏状态作为上下文向量传递给解码器。 Dncoder（解码器） 解码器是Seq2Seq模型中的另一部分，负责从上下文向量生成输出序列。...Encoder（编码器） Decoder（解码器） 输入与隐藏状态传递：在Decoder的 t-1 时刻，RNNs（如LSTM或GRU）输出一个隐藏状态 h(t-1)。...目标文本嵌入层（在解码器中使用）：将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示。 编码器部分： 由N个编码器堆叠而成。
1.3 Seq2Seq 结构 - 编码器 编码器网络的作用是读取输入序列到我们的 Seq2Seq 模型中，然后对该序列生成一个固定维度的上下文向量 C 。...LSTM 最后一层的最终隐藏状态就是 C 。 Seq2Seq 编码器通常会做一些奇怪的事情：它们将反向处理输入序列。实际上这么处理是有目的的。...注意网络是展开的，每一列是一个时间步和每一行是单一层，所以水平箭头是对应隐藏状态和垂直箭头是 LSTM 的输入/输出。 [Seq2Seq 结构 - 编码器] ❐ 请注意，输入标记是反向读取的。...为此，我们将编码器保持“堆叠”的 LSTM 架构，但是我们将使用编码器生成的上下文向量来初始化第一层的隐藏层；然后编码器将使用输入的上下文向量来逐词地生成输出。...解决方案是，在给定当前单词级别的状态下，使用一个单独的深层 LSTM 来进行字符级别的“翻译”。注意，当前单词上下文用于初始化字符级编码器。
Encoder编码器 LSTM中的Encoder读取整个输入序列，其中每个时间step上，都会有一个字输入编码器。然后，他在每个时间step上处理信息，并捕获输入序列中存在的上下文信息。...上一个时间step的隐藏层h1与记忆单元层c1将会用来初始化Decoder。 Decoder解码器 Decoder是LSTM结构的另一部分。...它逐字读取整个目标序列，并以一个时间步长预测相同的序列偏移量。 解码器可以在给定前一个单词的情况下预测序列中的下一个单词。解码器的初始输入是编码器最后一步的结果。...模型建立 我们可以选择是否让LSTM在每个时间步都会生成隐藏状态h和记忆单元状态c。 选择LSTM是否仅生成最后一个时间步的隐藏状态h和记忆单元状态c。 选择LSTM相互堆叠提高模型效果。...计算注意力权重 与编码器hj的隐藏状态乘积的线性总和，以产生注意力上下文向量Ci。 6. 将注意力上一下文向量Ci与目标隐藏层向量si级联以产生新的注意力隐藏层向量Si。 7.
相当于将RNN模型当中的s^{0}s0输入变成一个encoder 4.3.1.2 条件语言模型理解 1、编解码器作用 编码器的作用是把一个不定长的输入序列x_{1},\ldots,x_{t...# 定义decoder中隐层初始状态值s0以及cell输出c0 X = Input(shape=(self.model_param["Tx"], self.model_param...在训练中有一些模型结构，所以现需要定义这些结构统一初始化，这些模型结构作为整个Seq2Seq类的属性，初始化逻辑。...如果您需要深度学习库，请使用Keras：允许简单快速的原型设计（通过用户友好性，模块化和可扩展性） 编码器 编码器：使用双向LSTM（隐层传递有双向值传递） from keras.layers...a:隐层状态值 (m, Tx, 2*n_a) :param s_prev: LSTM的初始隐层状态值， 形状(sample, n_s) :return: context """
而 Seq2Seq 使用的是 RNN 模型。 我们知道 RNN 模型需要两个输入，并且有两个输出： ? 所以在编码器之间进行传递的其实隐藏层的状态。大概的工作过程为： ?...我们来看一下解码器中加入的 Attention 具体的操作步骤： 查看编码器隐藏状态的集合（每个编码器隐藏状态都与输入句子的某个单词有很大关联）； 给每个隐藏状态打分（计算编码器的隐藏状态与解码器的隐藏状态的相似度...现在我们来汇总一下所有的过程，看一下 Attention 的工作流程： 解码器中的第一个 RNN 有两个输入：一个是表示 标志的 Embedding 向量，另一个来自解码器的初始隐藏状态；...Transformer 在 Seq2Seq 的基础上进行了改进，只使用 Attention 机制，舍去了 CNN/RNN/LSTM 等结构，提高了模型的并行度。...解码器中的 Self-Attention 层操作方式与编码器中的略有不同。 在解码器中，Self-Attention 层只允许注意到输出单词注意它前面的单词信息。
下面是它的工作原理： 有一个RNN层（或其堆叠）作为“编码器”：它负责处理输入序列并返回其自身的内部状态。注意，我们将丢弃编码器RNN的输出，只恢复状态。...有一点很重要，解码器将来自编码器的状态向量作为初始状态，这样，解码器就知道了它应该产生什么样的信息。...也可以在没有“teacher forcing”的情况下使用相同的过程来训练Seq2Seq网络，例如，通过将解码器的预测重新注入到解码器中。 一个Keras的例子 下面我们用代码来实现上面那些想法。...它利用了Keras RNN的三个主要功能： return_state contructor参数，配置一个RNN层返回第一个条目是输出，下一个条目是内部RNN状态的列表。用于恢复编码器的状态。...inital_state参数，指定RNN的初始状态。用于将编码器状态传递到解码器作为初始状态。 return_sequences构造函数参数，配置RNN返回其完整的输出序列。在解码器中使用。
引言 使用 Seq2Seq 学习在很多任务中已经有成功的应用，例如机器翻译、语音识别和文本摘要等。...多层卷积神经网络生成层级式表征，较近的输入元素在较低的层相互作用，而较远的元素则在较高的层相互作用。...在 WMT’14 的“英语—德语”翻译中，我们以 0.5 BLEU 的优势超越了 Wu 等人（2016）提出的 LSTM 系统。...未使用注意力机制的模型只考虑最终编码器的状态 zm，方法是对所有 i 进行 ci = zm 的设置；或者用 zm 初始化第一个解码器的状态，不使用 ci。...为了构建深度卷积网络，我们将每个卷积的输入的 residual connections 添加到卷积块的输出中。 在编码器网络中，我们在每个卷积层填充输入，确保卷积层的输出与输入长度相匹配。
seq2seq模型也称为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码。...编码器 以RNN为例，设计一个编码器结构如下 编码器利用RNN将时序数据转换为隐藏状态h。...这里的RNN使用的是LSTM模型，编码器输出的向量h是LSTM层的最后一个隐藏状态，其中编码了翻译输入文本所需的信息。 解码器 LSTM层会接收编码器层最后隐藏状态输出的向量h。...上一个层的输出预测会作为下一个层的输入参数，如此循环下去。 这一分隔符（特殊符号）。这个分隔符被用作通知解码器开始生成文本的信号。另外，解码器采样到出现为止，所以它也是结束信号。...也就是说，分隔符可以用来指示解码器的“开始/结束”。 整体结构 连接编码器和解码器后的seq2seq整体结构如下，可以看出seq2seq是组合了两个RNN的神经网络。
RNN 的主要特点是可以处理具有时间序列关系的数据，如时间序列、文本和语音等。在RNN网络中，每个神经元都有一个状态，在RNN的每一次迭代中，它会接收输入和前一个状态，并输出当前状态和下一个状态。...Pytorch中LSTM工具的使用 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.LSTM可调用. nn.LSTM类初始化主要参数解释 参数 含义 input_size 输入张量x中特征维度的大小...nn.LSTM类实例化对象主要参数解释 参数 含义 input 输入张量x. h0 初始化的隐层张量h. c0 初始化的细胞状态张量c....使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制 说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于 seq2seq 架构, 即编码器和解码器模型....注意力机制的作用 在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.
使用QRNN构建seq2seq 在基于RNN的常规seq2seq模型中，我们只需使用编码器的最后一个隐藏状态初始化解码器，然后针对解码器序列对其进行进一步修改。...我们无法对循环池层执行此操作，因为在这里，编码器状态无法为解码器的隐藏状态做出很大贡献。因此，作者提出了一种改进的解码器架构。...将编码器的最后一个隐藏状态（最后一个令牌的隐藏状态）线性投影（线性层），并在应用任何激活之前，将其添加到解码器层每个时间步长的卷积输出中（广播，因为编码器矢量较小）： V是应用于最后一个编码器隐藏状态的线性权重...注意力机制 注意力仅应用于解码器的最后隐藏状态。 其中s是编码器的序列长度，t是解码器的序列长度，L表示最后一层。 首先，将解码器的未选通的最后一层隐藏状态的点积与最后一层编码器隐藏状态相乘。...性能测试 与LSTM架构相比，QRNN可以达到相当的准确度，在某些情况下甚至比LSTM架构略胜一筹，并且运算速度提高了17倍。
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