介绍 在本文中，我们将分析一个经典的序列对序列(Seq2Seq)模型的结构，并演示使用注意解码器的优点。这两个概念将为理解本文提出的Transformer奠定基础，因为“注意就是您所需要的一切”。...一个Seq2Seq模型通常包括: 一个编码器 一个解码器 一个上下文向量 请注意:在神经机器翻译中，编码器和解码器都是rnn 编码器通过将所有输入转换为一个称为上下文的向量(通常具有256、512或1024...上下文包含编码器能够从输入中检测到的所有信息(请记住，输入是在本例中要翻译的句子)。然后向量被发送到解码器，由解码器确定输出序列。...编码器 在到达编码器之前，我们的句子中的每个单词都通过嵌入过程转换为一个向量(大小为200或300)。第一个单词，在我们的例子中是“Stai”，一旦它转换为一个向量就被发送到编码器。...这是因为在我们的例子中，一旦确定每种语言都有自己的嵌入空间，编码器和解码器就没有相同的嵌入空间。 我们可以直接将解码器的隐藏状态、权值矩阵和编码器的隐藏状态集相乘得到分数。
Seq2Seq Seq2Seq模型通过端到端的训练方式，将输入序列和目标序列直接关联起来，避免了传统方法中繁琐的特征工程和手工设计的对齐步骤。...Seq2Seq 工作原理 Seq2Seq模型中的编码器使用循环神经网络将输入序列转换为固定长度的上下文向量，而解码器则利用这个向量和另一个循环神经网络逐步生成输出序列。...它同样使用循环神经网络（RNN）或其变体（如LSTM、GRU）来实现生成过程。 在每个时间步，解码器根据上一个时间步的输出、当前的隐藏状态和上下文向量来生成当前时间步的输出。...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。...Encoder（编码器）架构 Decoder（解码器） 图中Transformer的解码器部分同样一共6个相同的解码器层组成。
一般来说，给定大量训练数据，我们可以从头开始学习这些嵌入。 编码器 一旦被检索到，那么嵌入词汇就作为输入被喂入主网络中，该主网络由两个多层RNN组成——用于源语言的编码器和用于目标语言的解码器。...这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...解码器 解码器也需要访问源信息，一个简单的方法就是用编码器的最后一个隐藏状态（encode_state）来初始化解码器。 在图2中，我们将源代码“student”的隐藏状态传递到解码器端。 ? ?...它的想法是很简单的，如图3： 我们仍然以与训练期间相同的方式对源句子进行编码，以获得encoder_state，并使用该encoder_state来初始化解码器。...图4：注意力机制可视化：源和目标句子之间的比对的例子。图像来自论文 Bahdanau et al.，2015。 在简单的 seq2seq 模型中，开始解码时，我们将最后的源状态从编码器传递到解码器。
作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据，并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。...为英语和法语句子创建一个one-hot字符嵌入。这些将是编码器和解码器的输入 。法语的one-hot 字符嵌入也将被用作损失函数的目标数据。 2. 将字符逐个嵌入到编码器中，直到英语句子序列的结束。...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....代码片段1 请参考代码片段2 - 准备编码器输入的嵌入，解码器输入的嵌入和目标数据嵌入。我们将分别为英语和法语中的每个字符创建one-hot编码（one-hot encoding）。...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。...) Seq2Seq(编码器+解码器)接口 Seq2Seq(编码器+解码器)代码实现 Seq2Seq模型训练 Seq2Seq模型推理 1.介绍 神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法，它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性...因此，本文中的序列对序列(seq2seq)模型使用了一种编码器-解码器架构，它使用一种名为LSTM(长短期记忆)的RNN，其中编码器神经网络将输入的语言序列编码为单个向量，也称为上下文向量。...我们必须在seq2seq模型中设计相同的编码器和解码器模块。 以上可视化适用于批处理中的单个句子。 假设我们的批处理大小为5，然后一次将5个句子（每个句子带有一个单词）传递给编码器，如下图所示。 ?...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）。
在 seq2seq 中，初步设想是让两个循环神经网络（RNN）构成编码器-解码器架构：编码器逐个读取输入词，获得固定维度的向量表示，然后另一个 RNN（解码器）基于这些输入逐个提取输出词。 ?...使用所有编码器隐藏状态的注意力类型也称为全局注意力。而局部注意力仅使用编码器隐藏状态的子集。本文主要介绍全局注意力，因此本文中对「注意力」的任何引用都是指「全局注意力」。...在该示例中，评分函数是解码器和编码器隐藏状态之间的点积。 有关各种评分函数，请参阅附录 A。 ? 图 1.1：获得分数。...这些权重将影响编码器隐藏状态和解码器隐藏状态，进而影响注意力得分。 2. 注意力示例 在上一节中我们已经了解了 seq2seq 和 seq2seq +attention 架构。...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。
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。...另外，SoftMax 函数能使权重 a 分布在 0 和 1 之间；然后我们再将这些权重应用于 V 中引入的所有单词序列（在编码器和解码器中，V 与 Q 相同；但在编码器和解码器的输入模块之间，V 与 Q...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。...其中一个原因是我们不希望这个模型在训练期间去单纯的学习对解码器输入的复制，而是希望模型在给定编码器序列和特定的解码器序列的情况下，对下一个字或者字符进行预测。...因为我们的输入中已经有 11 个数值，而嵌入通常将给定的整数映射到 n 维空间；所以这里不使用嵌入，而是简单地使用线性变换将 11 维数据转换为 n 维空间，这类似于嵌入单词。
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。...节点嵌入生成 如前所述，节点嵌入中包含了节点的相邻信息。具体的嵌入生成过程如下： 通过查询嵌入矩阵We，将节点v的文本属性转换为一个特征向量av。...论文作者使用的是WikiSQL数据集，该数据集包含87726对手工标注的自然语言查询问题，SQL查询，以及相应的SQL表。
AI科技大本营对论文进行了简要翻译。 1. 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。...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。...编码器—解码器模型中的循环网络常为长短期记忆网络以及门控循环单元。这两种网络都是通过一个门控机制对 Elman RNNs 进行的延伸。...但是，在解码器网络中，我们必须确保解码器没有更多信息。 我们还在大小为 f 的嵌入和大小为 2d 的卷积输出之间的映射中添加了线性映射。...初始化的目的与正则化的目的相同：在整个前向和后向传递过程中维持激活函数的偏差。均值为 0、标准差为 0.1 的正态分布的所有嵌入都经过初始化。
AI科技大本营对论文进行了简要翻译，想要查看完整论文，请点击文末“阅读原文” 1. 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。...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。...编码器—解码器模型中的循环网络常为长短期记忆网络以及门控循环单元。这两种网络都是通过一个门控机制对 Elman RNNs 进行的延伸。...但是，在解码器网络中，我们必须确保解码器没有更多信息。 我们还在大小为 f 的嵌入和大小为 2d 的卷积输出之间的映射中添加了线性映射。...初始化的目的与正则化的目的相同：在整个前向和后向传递过程中维持激活函数的偏差。均值为 0、标准差为 0.1 的正态分布的所有嵌入都经过初始化。
一般以循环神经网络为基础的编码器-解码器模型框架（亦称Sequence to Sequence，简称Seq2Seq）来做序列生成，Seq2Seq模型包括两个子模型：一个编码器和一个解码器，编码器、解码器是各自独立的循环神经网络...源语言与目标语言的句子虽然语言、语序不一样，但具有相同的语义，Encoder在将源语言句子浓缩成一个嵌入空间的向量C后，Decoder能利用隐含在该向量中的语义信息来重新生成具有相同语义的目标语言句子。...Seq2Seq模型的局限性 Seq2Seq模型的一个重要假设是编码器可把输入句子的语义全都压缩成一个固定维度的语义向量，解码器利用该向量的信息就能重新生成具有相同意义但不同语言的句子。...除了与每个编码器层中的相同两个子层之外，解码器还插入第三个子层（Encoder-Decoder Attention层），该层对编码器堆栈的输出执行Multi-HeadAttention。...下图是20个词512个词嵌入维度上的位置编码可视化。 ? 将句子中每个词的“位置编码”添加到编码器和解码器堆栈底部的输入嵌入中，位置编码和词嵌入的维度d(model)相同，所以它俩可以相加。
在我们深入关注之前，让我们简要回顾一下序列-序列（Seq2Seq）模型。传统的机器翻译基本上是基于Seq2Seq模型的。该模型分为编码器层和解码器层，由RNN或RNN变体(LSTM、GRU等)组成。...在“编码器-解码器注意力层”中，查询向量来自上一个解码器层，键向量和值向量由当前编码器输出给定。这允许解码器中的每个位置都能对应到输入序列。...这模仿了Seq2Seq模型（通常是双层RNN）中的典型编码器-解码器注意（Attention）机制。 2. 编码器本身也有自注意力层（Self Attention Layer）。...为了解决这一问题，可以在Transformer模型的编码器和解码器输入端加入一个额外的位置编码向量。位置编码向量的维度等于嵌入向量的维度，嵌入向量会附加上位置编码向量，作为下一个神经网络层的输入。...在输入端，来自预训练模型的句子A和句子B可以类比释义中的句子对、逻辑推论中的建设前提、问答中的问题对。
在每一时间步长当中，该层会获取解码器的隐藏状态，并立足其词汇表中的所有单词输出一条概率分布结果。 以下为回复内容的生成方式： 利用最终编码器隐藏状态（h_o）对解码器隐藏状态进行初始化。...这里通常使用以下方法： 向编码器或 / 及解码器 RNN 中添加更多层。 使用双向编码器。考虑到正向生成结构，我们无法在解码器中实现这种双向特性。 尝试使用嵌入。...在每一时间步长当中将最终编码器状态传递至解码器。解码器只能查看一次编码器状态，随后可能将其遗忘。因此，最好的办法是将编码器状态连同单词嵌入一同传递至解码器处。 不同的编码器 / 解码器状态大小。...我在之前提到的模型要求编码器与解码器拥有同样的状态大小。大家可以添加一个映射（密集）层以将编码器的最终状态映射为初始解码器状态，从而回避这一要求。 使用字符——而非单词或字节对编码——来构建词汇表。...回复不一致 / 如何整合元数据 使用 seq2seq 模型时的另一大问题，在于其往往会在意义相同但表达不同的情境下给出不一致的回复内容： ? 目前最引人关注的处理方式在于“基于角色的神经对话模型”。
我们在这篇文章中会介绍每一层以及它在整个架构中的作用。 Transformer 是一个用于 seq2seq 模型的编码器-解码器模型，左侧是输入，右侧是输出。...所以我们通过这一层得到了输入/输出中每个单词的嵌入，这些嵌入使用 GloVe 等方法很容易获得。对于这个嵌入值，我们在句子中添加该词的位置信息（基于奇数或偶数位置出现的不同值）以提供上下文信息。...对于句子中的给定词（Q），对于它中的其他词（K），我们得到它（V）对另一个词的相关性和依赖性。这种自我注意过程使用 Q、K 和 V 的不同权重矩阵进行了多次激素按。...它可以是顶部的另一个编码器层，也可以传递到解码器端的编码器-解码器注意力层。 在解码器块中，我们还有另一个前馈网络，它执行相同的工作并将转换后的注意力值传递到顶部的下一个解码器层或线性层。...这些向量又被传递到前馈网络，该网络将值转换为下一个编码器或编码器-解码器注意力层可读的维度。 解码器Decoder 首先是一个类似的词嵌入和添加上下文的预处理步骤。
，编码器和解码器通常会使用多层循环神经网络 注意力机制 在以上的解码器设计中，各个时刻使用了相同的背景向量\boldsymbol{c}。...以英语-法语翻译为例，给定一对输入序列"They are watching"和输出序列"lls regardent"，解码器在时刻1可以使用更多的编码了"They are"信息的背景向量来生成"lls"...这看上去就像是在解码器的每一时刻对输入序列中不同时刻分配不同的注意力。这也是注意力机制的由来 现在，对上面的解码器稍作修改。我们假设时刻t'的背景向量为\boldsymbol{c}_{t'}。...在Bahdanau的论文的论文中，编码器和解码器均使用了GRU 在解码器中，我们需要对GRU的设计稍作修改，假设\boldsymbol{y}_t是单个输出在嵌入层的结果，例如\boldsymbol{y...-解码器（seq2seq）的输入和输出可以都是不定长序列 在解码器上应用注意力机制可以使解码器的每个时刻使用不同的背景向量。
该模型建立在关于无监督嵌入映射的工作基础上，由一个稍加修改的注意力编码器-解码器模型组成，可以使用去噪和回译（Back-translation）的组合在单语语料库上单独训练。具体架构见图1。...训练在L1和L2的句子之间交替进行，对后者采取类似的步骤 在编码器中使用一个两层的双向RNN，在解码器中使用另一个两层的RNN。...该系统使用一个也是唯一的一个编码器，由相关的两种语言共享。例如，在法语和英语使用完全相同的编码器。这个通用的编码器旨在生成一个独立于语言的输入文本表示，然后每个解码器将其转换为相应的语言。...编码器中的固定嵌入。大多数NMT系统随机地初始化它们的嵌入，并在训练中更新它们，而我们在编码器中使用预先训练好的跨语言嵌入，在训练中保持固定。...鉴于我们在共享编码器中使用了预先训练好的跨语言嵌入，这个编码器应该学会以独立于语言的方式组成两种语言的嵌入，而每个解码器应该学会将这种表示分解为他们相应的语言。
权重的计算通常基于解码器当前的隐藏状态和编码器各时间步的输出。直观地说,权重越大,说明编码器该时间步的输出对解码器当前预测越重要,需要被重点"关注"。...每个编码器层包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。此外，为了让模型能够区分输入序列中不同位置的词，我们还使用了位置编码（Positional Encoding）。...在每个时间步，解码器首先将上一步的输出通过一个嵌入层和dropout层，然后用注意力层计算当前隐藏状态对编码器输出的注意力权重。接着,将注意力权重与编码器输出加权求和,得到一个上下文向量。...hidden 我们将编码器和解码器组合成完整的seq2seq模型： 在每个时间步,解码器根据上一步的输出、当前的隐藏状态和编码器的输出计算注意力权重,然后将注意力权重与编码器输出加权求和,得到一个上下文向量...写原创"和"纯搬运"间找平衡 尽管有了注意力机制，传统的seq2seq模型在一些任务上的表现仍不尽如人意，尤其是在文本摘要领域。
目标 在Tensorflow中实现、训练和测试一个英语到印地语机器翻译模型。 对编码器、解码器、注意机制的作用形成直观透彻的理解。 讨论如何进一步改进现有的模型。 读数据集 首先，导入所有需要的库。...一个用于编码器，另一个用于解码器。请注意，在编码器和解码器中，我们将使用GRU(门控周期性单元)来代替LSTM，因为GRU的计算能力更少，但结果与LSTM几乎相同。...在我们的seq2seq架构上下文中，每个解码器隐藏状态(查询)处理所有编码器输出(值)，以获得依赖于解码器隐藏状态(查询)的编码器输出(值)的加权和。...就像编码器一样，我们在这里也有一个嵌入层用于目标语言中的序列。序列中的每一个单词都在具有相似意义的相似单词的嵌入空间中表示。 我们也得到的加权和编码器输出通过使用当前解码隐藏状态和编码器输出。...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。
FlowSeq的神经结构，包括编码器、解码器和后验网络，以及先验流的多尺度结构 Predicting Target Sequence Length 在自回归seq2seq模型中，可以通过简单地预测一个特殊的...mBART使用一个标准的seq2seq Transformer架构，有12层编码器和12层解码器，模型维度为1024的16头（∼680M参数）。...mRASP采用标准的Transformer-large架构，有6层的编码器和6层的解码器。模型维度为16个头的1,024。引入GeLU代替ReLU作为前馈网络的激活函数。还使用了学习的位置嵌入。...在预训练阶段，使用翻译损失同时训练多语言的平行句子对与它们的替换句子。随机替换源语言和目标语言中具有相同含义的词。...(DM(CSR(Xm)), DM(CSM(Yn)))表示动态双掩码后的新句子对，使用该新句子对进行预训练。 在MLM和CMLM任务上联合训练编码器和解码器。
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用...编码器-解码器结构：编码器处理输入序列并返回其自己的内部状态，作为解码器的上下文输入，解码器根据之前的词预测目标序列的下一个词。 训练模型和预测模型：训练中使用的模型不直接用于预测。...在应用相同的特征工程策略之前，需要在每个摘要中添加两个特殊标记，以确定文本的开头和结尾。...语料库矩阵应会在编码器嵌入层中使用，而摘要矩阵会在解码器层中使用。输入序列中的每个 id 都将用作访问嵌入矩阵的索引。...Facebook 的 BART（双向自回归Transformers）使用标准的 Seq2Seq 双向编码器（如 BERT）和从左到右的自回归解码器（如 GPT）。
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