这些声码器参数可用作波形合成模型的输入 image.png Deep Voice3架构包括3个组件： 编码器：完全由卷积构成，用于提取文本特征 解码器：也是完全由卷积构成，利用多跳卷积注意力机制 (...与解码器不同，转换器是非因果的，因此它可以依赖未来的上下文信息 优化的目标是解码器和转换器损失的线性组合。作者将解码器和转换器分开并应用于多任务训练，因为这样可以使得实践中注意力更好的学习。...使用特殊的分隔符替换单词之间的空格，这些分隔符表示说话人在单词之间停顿的时长。...共有四种特殊的分隔符，它们表示的含义分别是：含糊不清的单词、标准发音和空格字符、单词之间的短时停顿、单词之间的长时停顿。...ENCODER 编码器网络首先从文本编码开始，将字符或音素转换为可训练的向量表示h_e。然后将h_e送入全连接层以投影到目标维度。PreNet得到的输出再送入一系列卷积块，以提取时间相关的文本信息。
在针对嘈杂的，未标记的发现数据进行训练时，GST会学习将噪声和说话人身份分解，从而为实现高度可扩展但功能强大的语音合成提供一条途径。...GST使用与Tacotron相同的架构和超参数。使用音素输入来加快训练速度，并稍微更改解码器，用两层256单元LSTM替换GRU单元，这些使用zoneout进行了正则化，概率为0.1。...将输入文本中的所有字符大写，删除所有中间的标点符号，用句号或问号结束每一句话，用特殊的分隔符替换单词之间的空格，这些分隔符表示说话者在单词之间插入停顿的时间。...使用四种不同的词分隔符，表示 (i) 语无伦次；(ii) 标准发音和空格字符；(iii) 单词之间的短暂停顿；(iv) 单词之间长时间的停顿。 字符和音素的联合表示。...除了BERT原始的token、segment、position嵌入，还有第四个word-position嵌入，提供词级别的音素和词面对齐。 预训练。
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。 在将整个目标序列放入解码器前，还需将[start] 与 [end]这两个特殊的tokens加入序列中，告知模型的开始与结束。...这些评论包括产品，用户信息，评级，纯文本评论和摘要。它还包括来自所有其他亚马逊类别的评论。 数据处理 由于评论文本和摘要中涉及的预处理步骤略有不同，因此我们需要定义两个不同的函数来预处理评论和摘要。...评论文本处理 将所有字母小写； 移除HTML标签； Contraction mapping； 移除(‘s)； 删除括号内的内容(觉得括号里面的内容解释说明不重要)； 消除标点符号和特殊字符； 删除停用词...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.
设置完成之后，作者开始介绍编码器、超参数、参数的一些细节内容。就拿编码器来说，本文的编码器和 GPT-2 使用的 BPE tokenizer 一样。...下面是该编码器编码和解码的一些文本示例： 实际的 token 长这个样子： 需要注意，有时 token 是单词（例如 Not），有时它们是单词但前面有一个空格（例如 Ġall，Ġ 代表一个空格），有时是单词的一部分...（例如 capes 被拆分为 Ġcap 和 es)，有时它们是标点符号（例如 .）。...Transformer 架构如下： Transformer 仅使用解码器堆栈（图的右侧部分）： 需要注意，由于摆脱了编码器，中间的交叉注意力层也被删除了。...它的全部内容只有 120 行代码（如果删除注释和空格，则为 60 行）。 作者通过以下方式测试结果： 输出结果如下： 正如作者说的：这次实验成功了。
预处理步骤如下: 在单词和标点符号之间插入空格 如果手头上的句子是英语，我们就用空格替换除了(a-z, A-Z, “.”, “?”, “!”...训练时使用预测的概率张量和实际单词的一热编码来计算损失。这种损失被反向传播以优化编码器和解码器的参数。同时，概率最大的单词成为下一个GRU单元的输入。...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。...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。...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。
Sockeye 同时提供了一个当前最优的神经机器翻译（NMT）模型的实现和一个开展 NMT 研究的平台。Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。...为了理解 Sockeye 的内在运行机制，首先让我们看一看学界和业界通常使用的神经网络架构。 ? 神经网络包含三个主要部分：编码器、解码器和注意力机制。...平行语料库是多个原文和译文的集合。Sockeye 需要所有的输入数据是空格分隔开的语言符号。把数据输入到 Sockeye 之前，运行分词器，把词和标点分隔开来。...确保输入的句子经过分词处理，即所有标点符号与单词之间均由空格隔开。注意如果该模型不认识某个单词时，就会输出符号。 你还可以实现注意力网络可视化。...它可以实现著名的、带有注意力机制的编码器-解码器架构。
，而不是默认的单词级别的编码。...所有标点符号都被去掉了，单词转换为小写，用空格隔开，最后用频次建立索引（小整数对应常见词）。整数0、1、2是特殊的：它们表示填充token、序列开始（SSS）token、和未知单词。...当编码单词时，Tokenizer会过滤掉许多字符，包括多数标点符号、换行符、制表符（可以通过filters参数控制）。最重要的，Tokenizer使用空格确定单词的边界。...这对于英语和其它用空格隔开单词的语言是行得通的，但并不是所有语言都有空格。中文不使用空格，越南语甚至在单词里也有空格，德语经常将几个单词不用空格连在一起。...他们引入了一种方法，可以让解码器在每个时间步关注特别的（被编码器编码的）词。例如，在解码器需要输出单词“lait”的时间步，解码器会将注意力关注在单词“milk”上。
学习完本教程后，你将知道： 如何清理和准备数据来训练神经机器翻译系统 如何开发机器翻译的编码器 - 解码器模型 如何使用训练有素的模型对新输入短语进行推理，并对模型技巧进行评价 让我们开始吧。...在这个架构中，输出序列是一个前端模型编码器编码好的序列，后端模型称为解码器，会一个词汇一个词汇地进行解码。...可以对数据执行不同的数据清理操作，例如不去除标点符号或规范化大小写，或者删除重复的英语短语。 词汇表。可以对词汇表进行细化，或者删除在数据集中使用少于 5 次或 10 次的单词，替换为 “unk”。...编码器和解码器模型可以用附加层进行扩展，并进行更多的训练迭代，从而为模型提供更多的表征能力。 存储单元。编码器和解码器中的存储器单元数量可以增加，为模型提供更多的表征能力。 正则。...预先训练的单词向量可以在模型中使用 递归模型。可以使用该模型的递归公式，其中输出序列中的下一个单词可以以输入序列和到目前为止产生的输出序列为条件。
当然，注意力机制还包含上面示意性的表达式没有显示出来的一个重要操作：结合解码器的当前状态、和编码器输入内容之后的状态，在每一次翻译解码操作中更新注意力的权重值。 翻译模型 回到上面的编解码模型示意图。...编码器、解码器在我们的机器学习中，实际都是神经网络模型。... 注意标点符号也是语言的组成部分，每个部分用空格隔开，都需要单独数字化。所以你能看到，上面的两行例句，标点符号之前也添加了空格。 进行数据清洗，去掉不支持的字符。...做一个简单的分析： 编码器Encoder是一次整句编码，得到一个enc_output。enc_output相当于模型对整句语义的理解。 解码器Decoder是逐个单词输入，逐个单词输出的。...'Mn') # 对所有的句子做预处理 def preprocess_sentence(w): w = unicode_to_ascii(w.lower().strip()) # 在单词和标点之间增加空格
编码器-解码器GIF 结构图 对注意力机制的实现可概述如下： 1....与自然语言处理相关的主要挑战之一是将句子中每个单词的上下文翻译为计算机所能理解的格式。 通常，使用编码器和解码器形式的两个RNNs/LSTMs来完成语境信息的翻译。...可以看到，如果没有注意力机制组件，模型会受到梯度爆炸/消失的影响，无法在早期找到单词，从而遗漏了句子中那些对整体意义提供重要信息的那部分文本。 未包含注意力机制 这便是注意力机制的价值所在。...目前，计算机视觉的应用包括目标检测、图像分类和图像字幕。 计算机视觉图像 图像字幕可自动生成图像的文本描述，该描述以清晰的格式准确地表达出图像中的内容。...辅助函数删除所有的标点符号、空格和不常见的字符，实现句子清洗，它把每个句子转换成一个向量列表，每个向量表示一个句子中的各单词的索引。 加载数据集+损失函数 4.
一、神经机器翻译模型概述神经机器翻译模型基于神经网络架构，通常采用编码器 - 解码器结构。编码器将源语言文本转换为一种中间语义表示，解码器则依据这种表示生成目标语言文本。...首先是文本清洗，去除文本中的噪声，如多余的标点符号、特殊字符、HTML 标签等。然后是文本分词，对于源语言和目标语言文本，按照语言特点将其分割成单词或子词单元。...例如，对于中文可以采用分词工具将句子拆分成词语序列，对于英文等西方语言可以根据空格和标点进行简单分割，也可以使用更先进的子词分割算法如 Byte Pair Encoding（BPE）。...同时，要对数据进行划分，通常分为训练集、验证集和测试集，以用于模型的训练、调优和评估。三、模型训练方法1. ...在 C++中，可以采用残差连接（Residual Connection）等技术来缓解梯度问题，如在编码器和解码器中添加残差块，使得信息能够更顺畅地在网络中传递。
图中的编号指示数据处理的顺序，并提供有关最佳阅读图的指导。 图 1.4 中描绘的 transformer 架构由两个子模块组成，一个编码器和一个解码器。...例如，在翻译任务中，编码器会将源语言的文本编码成向量，解码器则会将这些向量解码为目标语言的文本。编码器和解码器都由许多层连接的所谓自注意机制组成。关于如何预处理和编码输入，你可能有很多问题。...图 1.6 除了文本完成之外，类似 GPT 的 LLM 可以根据其输入解决各种任务，无需重新训练、微调或特定于任务的模型架构更改。有时，在输入中提供目标示例是有帮助的，这被称为少样本设置。...图 1.8 GPT 架构仅使用原始 transformer 的解码器部分。它被设计为单向从左到右的处理，非常适合文本生成和下一个单词预测任务，以逐步生成一次一个单词的文本。...原始的 Transformer 架构包括一个用于解析文本的编码器和一个用于生成文本的解码器。
在我们的实验中，给这些网络提供 CoVe 的情况总会改善模型的性能，这十分令我们振奋，所以所以我们公布了这个能够生成 CoVe 的可训练神经网络，以进一步探索自然语言处理中的可重用表征。...LSTM 将词向量序列作为输入，输出一个新的隐向量 双向编码器 隐向量并不包含出现在当前输入序列之后的单词的信息，但是这个很容易被改进。我们可以反向运行一个 LSTM 以得到一些反向的输出向量。...结果表明，对于一些任务，字符向量会和 Glove 以及 CoVe 一起产生更好的性能。这意味着 CoVe 给字符级别以及单词级别的信息带来了补充信息。 ? 图 15....CoVe 与字符级别以及单词级别的信息是互补的 测试性能 我们最好的模型都使用了 Glove、CoVe 以及字符级别的向量。我们对每种任务中验证性能最高的模型在测试集上做了测试。...MT-LSTM 给分类任务和问答模型提供的语境向量（也就是 CoVe），并令它们得到了性能提升。
编码器的输出传递给解码器，解码器必须预测编码器输出中的屏蔽令牌和任何未损坏的令牌。这提供了额外的上下文来帮助解码器恢复原始文本。...和"do."，我们会注意到标点符号附加在单词"Transformer"和"do"上，这是不够理想的。...可以看到，这里使用了空格和标点分词，以及基于规则的分词。空格和标点分词以及基于规则的分词都是单词分词的示例，它们被宽泛地定义为将句子分割成单词。...在这种情况下，空格和标点分词通常会生成一个非常庞大的词汇表（所有使用的唯一单词和标记的集合）。例如，Transformer XL 使用空格和标点分词，导致词汇量为 267,735！...因此，如果简单的空格和标点符号分词不尽如人意，为什么不简单地在字符上进行分词呢？
为此，我们使用分词器，它将负责： 将输入的文本分词，即拆分为单词、子单词或符号（如标点符号），这些被称为tokens(标记)。 将每个token映射到一个整数。...Transformer模型通常由编码器和解码器组成，但有些任务只使用编码器或解码器。...解码器层通常包括自注意力层、编码器-解码器注意力层和前馈神经网络层。解码器的作用是生成目标序列。...残差连接和层归一化： 在每个编码器和解码器层中，通常都会使用残差连接和层归一化来增强模型的训练稳定性和性能。 位置编码： 位置编码通常被添加到输入中以提供位置信息。...这些层的数量可以根据具体的Transformer模型架构和任务来变化。例如，BERT模型只包括编码器层，而GPT模型只包括解码器层。
它为每个字符而不是每个单词输出标记分布。然后从字符级标签中获取单词级标签。他们的研究结果表明，以字符为主要表征优于以单词为基本输入单位。...除了单词嵌入，该模型还使用了额外的单词级特征（大写、词汇）和字符级特征（表示字符类型的四维向量：大写、小写、标点符号等）。...该方法采用分段代替词作为特征提取和过渡建模的基本单元。单词级标签用于推导段分数。因此，这种方法能够利用单词和片段级别的信息来计算片段分数。图片循环神经网络 一些研究探索了RNN对标签的解码。...第一步的GO符号作为y1提供给RNN解码器。...随后，在每个时间步骤i，RNN解码器根据前一步骤标记yi、前一步骤解码器隐藏状态hDec i 和当前步骤编码器隐藏状态hEnci+1 计算当前解码器隐藏状态hDeci+1；当前输出标签yi+1通过使用softmax
深度神经网络是由多个单层非线性网络叠加而成的，常见的单层网络按照编码解码情况分为3 类：只包含编码器部分、只包含解码器部分、既有编码器部分也有解码器部分。...编码器提供从输入到隐含特征空间的自底向上的映射，解码器以重建结果尽可能接近原始输入为目标将隐含特征映射到输入空间。...该模型在翻译每个单词时，根据该单词在源文本中最相关信息的位置以及已翻译出的其他单词， 预测对应于该单词的目标单词。该模型包含一个双向RNN作为编码器，以及一个用于单词翻译的解码器。...Sermanet等人采用卷积神经网络结合多尺度滑动窗口的方法，可同时进行图像分类、定位和检测，是比赛中唯一一个同时参加所有任务的队伍。...) 取得“提供数据” 组的第一名;GoogLeNet以44%的平均准确率取得“额外数据” 组的第一名。
近年来对这个模型的改进中通过双向 LSTM 和注意力机制的使用得到很大的提升。但这些模型基本都没有用于「幽默注释」。StyleNet 的尝试也仅取得有限成功，但这些模型为作者的项目提供了弹药。...其中 f 是遗忘门，i 是输入门，o 是输出门，m 是存储器输出，W 是可训练矩阵。单词预测是通过输出词汇表中每个单词的概率分布的 softmax 层进行的。...在正式训练前，作者还对数据进行了预处理，注释中的每个字都被缩小以匹配 GloVe 格式，标点符号也被处理了一通。 二、模型变体 编码器：编码器的作用就是给解码器一个存在的理由。...而解码器存在的意义就是接编码器的锅，上述三个变体前两个可以用相同解码器解决，后一个作者也没提怎么解决。...Abel 和 Meltem两位同学还开发了多个模型变体，带标签和不带标签都有办法处理（周全），也提供了一个精调的 LSTM 模型，算是给语言建模做了一点微小的贡献（谦虚）。
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。...文本摘要解码器 ---- 解码器必须在给定两个信息源的输出序列中生成每个词： 上下文向量：编码器提供的源文档的编码表示形式。 生成序列：已经作为摘要生成的单词或单词序列。...例如，编码器可以被配置为以不同大小的块读取和编码源文档： 句子 段落 页 文档 同样地，解码器可以被配置为汇总每个块或者汇集编码的块并且输出更广泛的概要。...可以使用语言模型来解释到目前为止产生的单词序列，以提供第二个上下文向量与源文档的表示组合，以便产生序列中的下一个单词。...通过递归地调用具有之前生成单词的模型（或者更具体地，在训练期间预期的前一个词）来建立摘要。 上下文向量可以集中或添加在一起，为解码器提供更广泛的上下文来解释和输出下一个单词。 ?
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