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Encoder-Decoder模型學習中(更新中)

畢業答辯要做,導師給了Encoder-Decoder模型,完全不知道是什麼?

希望用筆記的方式記錄下學習的過程。

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RNN

RNN(Recurrent Neural Network)是一類用於處理序列資料的神經網路

(神經網路)的組成(輸入層,隱藏層,輸出層)。

每個(神經元)直接有(權值)

原始的N vs N RNN要求序列等長

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1.RNN怎麼來的?(迴圈神經網路)

  無論是卷積神經網路,還是人工神經網路,他們的前提假設都是:元素之間是相互獨立的,輸入與輸出也是獨立的,比如貓和狗。 但是如果元素之間有關聯,那就需要記憶的功能,因此需要RNN。

2.RNN的網路結構及原理

  RNN的輸出依賴於輸入和記憶,就像你現在大四,你的知識是由大四學到的知識(當前輸入)和大三以及大三以前學到的東西的(記憶)的結合。

定義:

Xt:表示t時刻的輸入,ot:表示t時刻的輸出,St:表示t時刻的記憶

      RNN的基礎:St=f(U∗Xt+W∗St−1)

(f()函式是一個啟用函式,主要用於過濾不重要的資訊)

這裡寫圖片描述

3.雙向RNN

                                     

                             

4.深層雙向RNN

                           

                                  

Pyramidal RNN

詳細參考:

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Encoder-Decoder模型

RNN最重要的一個變種:N vs M。好比:源語言和目標語言的句子往往並沒有相同的長度。 

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attention模型,encoder-decoder(編碼)模型,傳統的RNN實現

一篇文章Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 

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參考部落格:

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