，与适用于序列标注的“同步的序列到序列模式”的不同之处在于，“异步的序列到序列模式”的循环神经网络对于输入和输出的序列长度没有限制。...“异步的序列到序列模式”的循环神经网络就是我们常说的Sequenceto Sequence model，又称为编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型。...编码器将输入的序列编码成了一个固定长度的向量，再由解码器将其解码得到输出序列，这个固定长度的向量所具有的表征能力是有限的，然而解码器又受限于这个固定长度的向量。...为了解决这一问题，我们引入了注意力机制（Attention），这种引入了Attention机制的神经网络模型又称为Attention-based model。...因此，Attention机制的核心就是编码向量 的计算，假设我们的编码器和解码器均使用的是循环神经网络，计算过程如图8所示。
在这篇文章中，您将开始探索发现编码器-解码器递归神经网络模型的全局注意力机制。 阅读这篇文章后，你会知道： 用于序列到序列预测问题（如机器翻译）的编码器-解码器模型。...概述 本教程分为4个部分; 分别是： 编码器 - 解码器模型 注意力机制 全局注意力机制 全局注意力机制更多细节 编码器 - 解码器模型 编码器 - 解码器模型是一种组织循环神经网络来处理序列到序列的预测问题的方法...注意力机制 编码器 - 解码器模型被证明是一个端到端的模型，可以很好地处理序列到序列的预测问题，如机器翻译。 该模型在处理很长的序列上似乎是限制的。其原因被认为是源序列的编码长度固定。...有注意力机制的编码器 - 解码器模型示例 出自文章“Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate,”，2015...总结 在这篇文章中，您发现了编码器 - 解码器循环神经网络模型的全局注意力机制。 具体来说，你了解到： 用于序列到序列预测问题（如机器翻译）的编码器 - 解码器模型。
在序列到序列框架中，模型由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。...模型的编码器-解码器结构及其作用 Transformer模型的编码器-解码器结构是其成功的核心。该结构由多个编码器和解码器层堆叠而成，每一层都包含了自注意力机制和前馈神经网络。...解码器 解码器也由若干相同的层堆叠组成，每层包含一个多头自注意力机制、一个编码器-解码器注意力机制和一个前馈神经网络。...自注意力机制用于解码器自身的序列建模，而编码器-解码器注意力机制则允许解码器在生成每个输出标记时，参考编码器的输出。 在音乐转录任务中，解码器的作用是基于编码器生成的特征表示，逐步生成音符事件序列。...通过结合自注意力机制和简化的模型设计，Transformer模型在各种序列到序列任务中展示了强大的性能和灵活性。
本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。 1. 什么是序列到序列模型？...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。...1.2 解码器（Decoder） 解码器也是一个 RNN，使用编码器生成的上下文向量作为初始输入，并逐步生成目标序列的每一个元素。...总结 在本文中，我们介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。...希望这篇教程能帮助你理解 Seq2Seq 模型的工作原理和实现方法。随着对 Seq2Seq 模型的理解加深，你可以尝试实现更复杂的模型和任务，例如注意力机制和更大规模的数据集。
我们将这种问题称为序列到序列问题，也是Transformer的核心、深度学习最令人着迷的领域之一。 序列到序列任务一般具有以下两个特点： 输入输出序列都是不定长的。...在实际应用过程中，序列到序列模型的输入输出数据可以是不同形式的数据，对应的编码器侧和解码器侧采用的模型结构可以是不同的。...利用这样一种机制，编码器—解码器结构几乎可以适配所有序列到序列的问题。 序列到序列模型看似非常完美，但是在实际使用的过程中仍然会遇到一些问题。比如在翻译场景下，如果句子过长，会产生梯度消失的问题。...解码器部分也由多个解码器组成，每个解码器有三个主要部分：自注意力机制、针对编码器的注意力机制和前馈神经网络。...可以看到，解码器和编码器类似，但多了一个针对编码器的注意力机制，它从最后一个编码器生成的编码中获取相关信息。最后一个解码器之后一般对接最终的线性变换和归一化层，用于生成最后的序列结果。
seq2seq框架包括两部分，分别称为编码器和解码器，它们都是循环神经网络。这里要完成的是从一个序列到另外一个序列的预测： ? 前者是源序列，后者是目标序列，两个序列的长度可能不相等。 ?...整个网络由一个单词序列编码器，一个单词级注意力层，一个句子编码器，一个句子级注意力层组成。单词序列编码器由GRU循环神经网络实现。网络的输入是一个句子的单词序列，输出是句子的编码向量。 ?...在这里，先用seq2seq的编码网络生成文本的抽象表示，解码器网络在生成摘要的每个单词的时候使用注意力机制关注文本中的重点词。...其中si 为解码器网络隐含层的状态。这个框架采用了注意力机制，计算方法和之前介绍的相同。 文献[38]介绍了Google的机器翻译系统。...他们的系统同样采用了编码器-解码器架构，两个网络都由深层双向LSTM网络实现，并采用了注意力机制。 ? 这里的深层双向LSTM网络和前面介绍的相同，不再重复讲述。
第一，现在这些模型已经成为机器翻译、问答、情感分析、词性标注、选区解析和对话系统等多项任务的最新技术。第二，除了在主要任务上提高性能之外，它们还提供了其它一些优势。...Attention Model（AM）发展引入 序列到序列模型 序列到序列的模型结构主要由编码器和解码器组成。 ? 可以看到，编码器主要是一个RNN结构，其中输入序列为 ?...，编码器主要是将输入序列编码成固定长度的向量hT,解码器则将编码器生成的固定长度的向量 ? 作为输入，最后生成输出序列 ? 。...其核心思想是在输入序列上引入注意权重α，以对存在相关信息位置集进行优先排序，从而生成下一个输出令牌。 ? 上图2（b）显示了带有注意力的编码器-解码器架构。...是编码器的所有隐藏状态及其相应的注意权值的加权和，通过这个附加的上下文向量是解码器可以访问整个输入序列并关注输入序列中相对关系。
自编码器通过最小化输入和重构输出之间的差异来学习数据的表示，无需使用显式的标签。训练完成后，我们可以使用编码器提取图像的特征，并使用解码器重构图像。 4....与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer模型依赖于自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，并使用位置编码来处理序列信息。...由于其高效的并行计算能力，Transformer在处理长文本和大规模数据时具有明显的优势。 Transformer模型的核心组件包括多头自注意力机制、前馈神经网络和位置编码。...多头自注意力机制能够同时关注输入序列的不同部分，前馈神经网络用于对每个位置的表示进行变换和增强，位置编码则为每个输入位置提供唯一的位置信息。...GANs通过生成器和判别器的对抗训练，实现了高质量的数据生成；自监督学习利用数据本身的内在结构，无需大量标注数据，即可学习有效的特征；而Transformer模型则通过自注意力机制和并行计算，在处理长序列数据时表现出色
但是它们都有一个很大的局限性：它们只能应用于输出具有固定且众所周知的大小的问题。 序列到序列模型能够将输入序列映射到具有可变长度的输出序列。 您可能还会看到术语序列到序列，甚至 Seq2Seq。...序列到序列模型可能在许多应用中有用，我们接下来将讨论这些应用。 序列到序列模型的应用 序列到序列模型具有许多实际应用。 也许最实际的应用是机器翻译。...编码器和解码器 序列到序列模型由两个单独的组件组成，一个编码器和一个解码器： 编码器：模型的编码器部分采用输入序列，并返回输出和网络的内部状态。 我们并不在乎输出。...注意 注意是可以在序列到序列模型中实现的另一种有用的训练技巧。 注意使解码器在输入序列的每个步骤中都能看到隐藏状态。...该模型将采用一个输入序列，并返回我们在先前模型中训练过的 LSTM 的隐藏状态。 然后，解码器模型具有两个输入，即h和c隐藏状态，这些状态限制了其从编码器模型派生的输出。
很多人问这个问题：如何在Keras中实现RNN序列到序列（seq2seq）学习？本文将对此做一个简单的介绍。...当输入和输出序列的长度相同时 当输入序列和输出序列具有相同长度的时候，你可以使用Keras LSTM或GRU层（或其堆叠）很轻松地实现这样地模型。...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。...有关Keras的序列到序列模型的十分钟介绍已经结束了。...参考资料 使用神经网络进行序列到序列的学习 https://arxiv.org/abs/1409.3215 使用用于统计机器翻译的RNN编码器-解码器来学习短语的表达 https://arxiv.org
1.transformer介绍 Transformer被认为是一种新型的深度前馈人工神经网络架构，它利用了自注意机制，可以处理输入序列项之间的长期相关性。...(与序列到序列模型类似，Transformer使用编码器-解码器架构) 编码器从输入表示序列 (₁ , …, ₙ) 生成嵌入向量 = (₁ , …, ₙ)，并将其传递给解码器以生成输出序列 (₁ , …...除了编码器中使用的子层之外，解码器对编码器组件的输出应用多头注意。...2.2.1 自注意 所有键、查询和值向量来自相同的序列，在Transformer的情况下，编码器的前一步输出，允许编码器同时注意其自身前一层中的所有位置，即。...这基本上是在序列到序列模型中的编码器-解码器注意机制中使用的注意。换句话说，交叉注意力将两个不同的嵌入序列相结合，这些维度从一个序列中导出其查询，从另一个序列导出其键和值。
该机制尝试通过让解码器回溯到输入序列来缓解上述问题。具体在解码过程中，除了最后的隐藏状态和生成 token 以外，解码器还需要处理基于输入隐藏状态序列计算出的语境向量。...注意力信号由之前的隐藏状态和 CNN 特征决定。《Grammar as a Foreign Language》将解析树线性化，从而将句法解析问题作为序列到序列学习任务。...并行化注意力：Transformer CNN 和 RNN 在包括编码器-解码器架构在内的序列传导应用中非常关键。注意力机制可以进一步提升这些模型的性能。...Cho et al. (2014) 进一步提出用 RNN 编码器-解码器框架学习原语与目标语的匹配概率。而基于循环神经网络的编码器-解码器架构，再加上注意力机制在一段时间内成为了业内最标准的架构。...Gehring et al. (2017) 提出了基于 CNN 的 Seq2Seq 模型，CNN 以并行的方式利用注意力机制计算每一个词的表征，解码器再根据这些表征确定目标语序列。
选自Keras Blog 作者：Francois Chollet 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 如何在 Keras 中实现 RNN 序列到序列学习？...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。...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...这就是我们的十分钟入门 Keras 序列到序列模型教程。
0 摘要 注意力机制是深度学习中的重要技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）任务中广泛应用，例如机器翻译、文本摘要和问答系统等。...与最早由 Bahdanau 等人提出的用于序列到序列任务的注意力机制 不同，这篇文章的重点是针对图像分类任务，并未专注于序列任务或机器翻译问题。...1 注意力机制提出背景 传统的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构在神经机器翻译任务中依赖一个固定长度的向量表示输入序列。...编码器-解码器框架 全局注意力机制嵌入于标准的编码器-解码器框架中： 编码器（Encoder）： 将输入序列 编码为一组隐藏状态 。...自注意力（Self-Attention） 相比于 GAM 关注编码器与解码器间的交互，自注意力机制（Transformer 中的核心）将注意力扩展到输入和输出序列中的所有令牌之间。
编码器-解码器结构 ---- 编码器-解码器结构是一种组织循环神经网络用于序列预测问题的方法，其具有输入、输出或输入和输出变量。 该结构涉及两个组件:一个编码器和一个解码器。...上下文向量可以是简单的编码器-解码器体系结构中的固定长度编码，或者可以是由注意力机制过滤的更具表现力的形式。 为生成的序列提供了准备，例如通过词嵌入来分配每个生成的词的表示。...注意力机制同时在两个层面上运作。——抽象句摘要的神经注意力模型，2015。...以下是Keras中使用API实现这种方法的一些示例代码。 ? 这个模型给解码器带来了沉重的负担。 解码器可能没有足够的上下文来产生相干的输出序列，因为它必须选择单词和它们的顺序。...Memory Recurrent Neural Networks（LSTM递归神经网络中的注意力机制） 概要： 在本教程中，您了解了如何在Keras深度学习库中实现文本摘要的编码器-解码器结构。
第 1 部分：序列到序列学习和注意力机制 论文《Attention Is All You Need》（https://arxiv.org/abs/1706.03762 ）描述了变换器以及序列到序列学习的架构...在编码器和解码器的多头注意力机制模块中，V 与 Q 具有相同的单词序列。但对于反馈给编码器和解码器序列的注意力机制模块，V 与 Q 具有不同的单词序列。...这是因为注意力机制要参与整个编码器输入序列或解码器输入序列的一部分，连接编码器和解码器的多头注意力模块将确保编码器输入序列与解码器输入序列的给定位置都被同时考虑在其中。...在编码器和解码器中的多头注意力机制后，我们连接了一个点态前馈层。这个小的前馈网络对于序列的每个位置都具有相同的参数，即对来自给定序列的每个元素进行了单独的、相同的线性变换。...该元素将被填充到我们的解码器输入序列的第二个位置，该序列现在具有句子的开头标记和其中的第一个字（字符）。 将编码器序列和新的解码器序列输入到模型中，取输出的第二个元素并将其放入解码器输入序列。
Transformer原始用于机器翻译,通过自注意力机制实现序列数据的全局关系学习。...Transformer是近年来引起巨大关注的模型，在自然语言处理和机器翻译等领域取得了突破性的成果。它引入了自注意力机制，能够更好地处理序列数据中的长距离依赖关系。...Transformer通过编码器-解码器结构来进行序列到序列的学习任务。...构建编码器和解码器 ......Transformer：由于其自注意力机制，Transformer在处理序列数据（如自然语言）中的长距离依赖关系方面表现出色。在机器翻译、语言模型和文本生成等任务中取得了巨大成功。
由于其灵活性，该框架在自然语言生成任务上被广泛应用，其编码器和解码器分别由不同的模型来担任。更重要的是，解码器不仅可以适用于序列，在任意表示上均可以应用。...△ 基于图像生成标题(Vinyalset al., 2015) 序列到序列的学习甚至可以应用到自然语言处理领域常见的结构化预测任务中，也就是输出具有特定的结构。...., 2015) 序列的编码器和解码器通常都是基于循环神经网络，但也可以使用其他模型。新的结构主要都从机器翻译的工作中诞生，它已经成了序列到序列模型的培养基。...序列到序列学习的主要瓶颈是，需要将源序列的全部内容压缩为固定大小的向量。注意力机制通过让解码器回顾源序列的隐藏状态，以此为解码器提供加权平均值的输入来缓解这一问题，如图13所示。 ?...△ 图像描述模型中的视觉注意力机制指示在生成”飞盘”时所关注的内容 注意力机制不仅仅局限于输入序列。自注意力机制可用来观察句子或文档中周围的单词，获得包含更多上下文信息的词语表示。
采用带注意机制的序列序列结构进行英印地语神经机器翻译 Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。...添加注意力机制 注意力不仅为瓶颈问题提供了解决方案，还为句子中的每个单词赋予了权重(相当字面意义)。源序列在编码器输出中有它自己的的信息，在解码器中被预测的字在相应的解码器隐藏状态中有它自己的的信息。...根据注意力机制的原始论文，解码器决定源句要注意的部分。通过让解码器有一个注意机制，我们将编码器从必须将源句中的所有信息编码为固定长度的向量的负担中解脱出来。...编码器序列输出用于查找注意力分数，编码器最终隐藏状态将成为解码器的初始隐藏状态。 对于目标语言中预测的每个单词，我们将输入单词、前一个解码器隐藏状态和编码器序列输出作为解码器对象的参数。...可能的改进 在实现我们的模型时，我们已经对编码器、解码器和注意力机制有了非常基本的了解。
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