探索序列到序列模型:了解编码器和解码器架构的强大功能

目录

一、说明

二、什么是顺序数据?

三、编码器解码器架构的高级概述:

3.1 编码器和解码器架构的简要概述:

3.2 训练机制:编码器和解码器架构中的前向和后向传播:

四、编码器解码器架构的改进:

4.1. 添加嵌入层:

4.2. 深度 LSTM 的使用:

4.3.反转输入:

五、后记


一、说明

        欢迎来到我们进入序列到序列模型世界的旅程!在本博客系列中,我们将深入探讨编码器和解码器架构的迷人领域,揭示它们在理解和生成顺序数据方面的巨大力量。从语言翻译到文本摘要,序列到序列模型通过无缝捕获序列数据中的依赖关系,彻底改变了各个领域。

二、什么是顺序数据?

        顺序数据是指以特定顺序或顺序出现的任何数据。这可能包括广泛的信息,例如时间序列数据、文本数据、音频信号,甚至基因序列。以下是一些示例:

  1. 文本数据:句子、段落或文档是顺序数据的示例。每个单词都以特定的顺序出现,并有助于文本的整体含义。
  2. 时间序列数据:股票价格、温度测量值或传感器读数随时间变化是顺序数据的示例。这些值按特定的时间顺序记录。
  3. 音频信号:录音或语音数据本质上是连续的。音频样本的序列表示声音的波形。

三、编码器解码器架构的高级概述:

        如果我们将编码器解码器架构视为机器翻译模型,那么编码器-解码器架构的功能如下:编码器逐个标记接收输入数据,处理每个元素以捕获其上下文信息。

        通过这个过程,它生成了一个全面的上下文向量。随后,解码器利用此上下文向量生成输出序列,例如翻译成另一种语言(例如印地语)。

3.1 编码器和解码器架构的简要概述:

        在编码器内部,我们通常使用 LSTM 或 GRU 单元而不是简单的 RNN,因为它们能够更好地捕获序列中的长程依赖关系,这要归功于它们能够缓解梯度消失问题并保持长期记忆。在下图中,我们在四个时间戳上展开 LSTM 单元。

编码器详细图

        例如,在 t=0 时,我们通过 LSTM 单元传递单词“Nice”,该单元生成隐藏状态和单元状态值。同样,在 t=1 时,传递“to”,在 t=2 时传递“meet”,在 t=3 时传递“you”。最后,LSTM 单元通过组合隐藏状态和单元状态来生成上下文向量。此过程封装了编码器的操作方式,从而有效地捕获输入序列的上下文信息。

        在解码器内部,我们还使用 LSTM 或 GRU 单元。最初,我们从编码器的最后一个时间戳中传递完全相同的隐藏状态 (ht) 和单元状态 (ct) 值。此外,我们还引入了一个特殊符号“<start>”,表示 LSTM 输出生成的开始。在下图中,当传递“<start>”时,LSTM 单元开始产生输出“आपसे”。

解码器详细示意图

        随后,在 t=1 时,该输出被反馈到 LSTM,生成“मिलकर”,并且此过程继续进行。例如,在 t=2 时,生成“अच्छा”,在 t=3 时生成“लगा”。最后,当 LSTM 遇到特殊符号“<end>”时,它结束了输出生成过程,从而产生机器翻译输出“आपसे मिलकर अच्छा लगा”。这封装了解码器的工作过程。

3.2 训练机制:编码器和解码器架构中的前向和后向传播:

        下图说明了编码器-解码器体系结构中的训练机制。首先,我们将数据集转换为启动训练所需的格式。

        现在,我们将第一句话“Think it”输入编码器。它遍历 LSTM 层,最终,编码器生成其上下文向量。然后,该向量伴随着一个特殊符号“<start>”,然后被转发到解码器。在解码器中,应用 softmax 函数来生成单词的概率。概率最高的单词成为解码器的输出。在下图中,在时间戳 t=0 时,解码器预测“लो”,而正确的输出应为“सोच”。随后,我们将正确的输出传递给下一个时间戳 t=1,而不管 softmax 函数生成的输出如何。这个过程一直持续到我们遇到特殊符号“<end>”,向解码器发出停止处理的信号。

        在完成第一句话的前向传播后,我们的下一步是计算损失函数。然后,我们调整梯度值,并相应地更新编码器和解码器的参数。此过程对数据集中的每个句子进行迭代,直到处理完所有句子。一旦完成,我们的训练就完成了,我们的模型也训练好了。

        训练完成后,我们进入预测阶段。在下图中,我将演示如何进行预测。与在训练过程中,正确的输出被传递到解码器部分的后续时间戳不同,在预测过程中,我们将一个时间戳的输出馈送到下一个时间戳,而不管其准确性如何。由于我们在预测过程中缺少标签,因此此迭代过程会一直持续到我们遇到特殊符号“<end>”,表示生成序列的完成。

        上图说明,即使模型犯了错误,它仍然可以实现高精度。尽管生成的输出中偶尔会出现错误,但模型的整体性能仍然令人满意。

四、编码器解码器架构的改进:

4.1. 添加嵌入层:

        嵌入层将输入标记转换为密集向量表示,使模型能够学习输入序列中单词或标记的有意义的表示。

        通过使用可训练的嵌入层并探索预训练词嵌入或上下文嵌入等技术,我们可以丰富输入表示,使模型能够更有效地捕获细微的语义和句法信息。此增强功能有助于更好地理解和生成顺序数据。

使用嵌入的编码器解码器架构的详细架构

4.2. 深度 LSTM 的使用:

        LSTM 是递归神经网络 (RNN) 变体,以其捕获序列数据中长程依赖关系的能力而闻名。深化 LSTM 层使模型能够学习输入和输出序列的分层表示,从而提高性能。

编码器解码器架构的详细架构,使用嵌入和深化 LSTM 来捕获复杂模式

        增加 LSTM 层的深度并结合残差连接或层归一化等技术有助于缓解梯度消失等问题,并促进更深层网络的训练。这些增强功能使模型能够学习数据中更复杂的模式和依赖关系,从而更好地生成和理解序列。

4.3.反转输入:

        在某些情况下,反转机器翻译中的输入序列(例如英语到印地语或英语到法语的转换)有助于捕获长期依赖关系和缓解梯度消失问题,从而提高模型性能。

        但是,其有效性可能因语言特征和数据集复杂性而异,并且可能无法在所有方案中始终如一地提高性能。必须进行仔细的评估和实验,以确定反转输入序列是否对特定任务和数据集有益。

        希望您现在已经了解了编码器解码器的概念。现在,如果你阅读了 Ilya Sutskever 的著名研究论文Sequence to Sequence Learning with Neural Networks,那么你肯定会很好地理解这篇论文的概念。下面我总结了论文的内容:

  1. 应用于翻译:该模型专注于将英语翻译成法语,展示了神经机器翻译中序列到序列学习的有效性。
  2. 特殊句尾符号: 数据集中的每个句子都以唯一的句子结尾符号 (“<EOS>”) 结尾,使模型能够识别序列的结尾。
  3. 数据: 该模型在1200万个句子的子集上进行了训练,其中包括3.48亿个法语单词和3.04亿个英语单词,这些单词来自一个公开可用的数据集。
  4. 词汇限制:为了管理计算复杂性,使用了两种语言的固定词汇表,英语有 160,000 个最常用的单词,法语有 80,000 个。不在这些词汇表中的单词被替换为特殊的“UNK”标记。
  5. 反转输入序列:在将输入的句子输入模型之前,将输入的句子颠倒过来,发现这显着提高了模型的学习效率,特别是对于较长的句子。
  6. 单词嵌入 :该模型使用 1000 维单词嵌入层来表示输入单词,为每个单词提供密集、有意义的表示。
  7. 架构细节 :输入(编码器)和输出(解码器)模型都有 4 层,每层包含 1000 个单元,展示了基于 LSTM 的深度架构。
  8. 输出层和训练:输出层采用 SoftMax 函数来生成最大词汇表的概率分布。该模型使用这些设置进行端到端训练。
  9. 性能 — BLEU 分数 :该模型的 BLEU 得分为 34.81,超过了基本文件统计机器翻译系统在同一数据集上的 33.30 分,标志着神经机器翻译的重大进步。

五、后记

        我相信这篇博客丰富了您对编码器解码器架构的理解。如果您发现此内容的价值,我邀请您保持联系以获取更有见地的帖子。非常感谢您的时间和兴趣。感谢您的阅读!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/355519.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Spring自定义标签体系和应用

我们知道&#xff0c;在使用Dubbo框架时&#xff0c;需要指定配置文件中的application、protocol、registry、provider、service等服务器端和客户端的配置项&#xff0c;典型的配置方法如下所示。通过这些配置项&#xff0c;我们可以基于Spring容器来启动Dubbo服务。 <!-- …

SpringBoot 实现RequestBodyAdvice封装统一接受类功能

一、相关往期文章 SpringBootVue实现AOP系统日志功能_aop的vue完整项目 Spring AOP (面向切面编程&#xff09;原理与代理模式—实例演示_面向切面aop原理详解 二、需求分析 按照一般情况&#xff0c;统一接受类可以像以下的方式进行处理&#xff1a; 如果不想使用 Request…

Shiro721 反序列化漏洞(CVE-2019-12422)

目录 Shiro550和Shiro721的区别 判断是否存在漏洞 漏洞环境搭建 漏洞利用 利用Shiro检测工具 利用Shiro综综合利用工具 这一篇还是参考别的师傅的好文章学习Shiro的反序列化漏洞 上一篇也是Shiro的反序列化漏洞&#xff0c;不同的是一个是550一个是721&#xff0c;那么这…

【vue scrollTo 数据无限滚动 】

vue数据无限滚动 参考来源 Vue3 实现消息无限滚动的新思路 —— 林三心不学挖掘机 vue3代码 <template><div class"scroll-container" ref"scrollRef"><div v-for"(item, index) in list" :key"index" style"hei…

网络协议安全:TCP/IP协议栈的安全问题和解决方案

「作者简介」:北京冬奥会网络安全中国代表队,CSDN Top100,就职奇安信多年,以实战工作为基础对安全知识体系进行总结与归纳,著作适用于快速入门的 《网络安全自学教程》,内容涵盖Web安全、系统安全等12个知识域的一百多个知识点,持续更新。 这一章节我们需要知道TCP/IP每…

【Git】--Part3--远程操作 配置 标签管理

1. 远程仓库 Git 是分布式版本控制系统&#xff0c;同⼀个 Git 仓库&#xff0c;可以分布到不同的机器上。怎么分布呢&#xff1f; 最早&#xff0c;肯定只有⼀台机器有⼀个原始版本库&#xff0c;此后&#xff0c;别的机器可以 “克隆” 这个原始版本库&#xff0c;⽽且每台机…

JavaSE 面向对象程序设计初级 静态static 包package 常量final 代码块 代码实操理论内存原理详解

目录 static(静态) 静态的特点 应用示例 静态变量 静态方法 注意事项 内存图 重新认识main方法 包 什么是包 使用导包在什么时候 final关键字 常量 命名规范 细节&#xff08;重点&#xff09; 权限修饰符 代码块 局部代码块 构造代码块 静态代码块 个人号…

vue中实现百度地图全国与省市地图切换

前言 本文主要是用于示例全国地图&#xff0c;点击省市地图直接跳转到该省市地图并展示&#xff0c;可以拓展在地图上显示标记点&#xff08;本文未做示例&#xff09;&#xff0c;后续有完整代码&#xff0c;但是由于需要与本来项目业务代码进项分割&#xff0c;可能会有些问题…

多模态大模型面对误导性问题:看懂图片也会答错,一骗就中招

多模态大语言模型&#xff08;MLLMs&#xff09;因其在视觉理解和推理方面的突出表现&#xff0c;例如生成详细的图像描述和回答复杂的问题等&#xff0c;逐渐成为近期AI研究的热点。 然而&#xff0c;Bunny 团队的最新研究发现&#xff0c;尽管许多MLLMs对视觉内容能够正确理…

RocketMQ快速入门:集成spring, springboot实现各类消息消费(七)附带源码

0. 引言 rocketmq支持两种消费模式&#xff1a;pull和push&#xff0c;在实际开发中这两种模式分别是如何实现的呢&#xff0c;在spring框架和springboot框架中集成有什么差异&#xff1f;今天我们一起来探究这两个问题。 1. java client实现消息消费 1、添加依赖 <depen…

方舟云康亏损收窄:三年近10亿销售成本,平均付费及月活仍大幅承压

《港湾商业观察》施子夫 三度递表后&#xff0c;终于通过聆讯&#xff0c;方舟云康控股有限公司(以下简称&#xff0c;方舟云康)有望近期内挂牌港交所。方舟云康的国内运营主体为广州方舟云康信息科技集团有限公司、广州方舟医药有限公司。 值得关注的是&#xff0c;亏损的难…

Python日志管理利器:如何高效管理平台日志

一、为什么需要日志管理&#xff1f; 日志是应用程序的重要组成部分&#xff0c;它记录了应用程序的运行状态、错误信息以及用户交互等关键信息。良好的日志管理可以帮助开发人员及时发现和解决问题&#xff0c;提高应用程序的稳定性和可靠性。 项目在本地开发调试时&#xf…

vscode字符多行自动增长插件。

多行字符自动增长插件CharAutoIncre 当你使用shiftalt选中了多行,并输入了’1’,这时这几行都变成了’1’. 这时你可以选中&#xff08;shift左键&#xff09;为’1’的这几行, 接下来按下shiftaltq此时’1’变为了’12345’自增长的样式。 同时本插件支持字符’a-z,A-Z’。 目…

【知识图谱】基于neo4j开发的信息化文档分析系统(源码)

一、项目介绍 一款全源码&#xff0c;可二开&#xff0c;可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台&#xff0c;一款让企业知识变为实打实的数字财富的系统&#xff0c;应用在需要进行文档整理、分类、归集、检索、分析的场景。 为什么建立知识库平台&#xff1f; 助力企业…

IDEA中 pom.xml 设置自动提示

IDEA中 pom.xml 自动提示 IDEA中 pom.xml 自动提示设置如下&#xff1a; file–>Settings–>Build,Execution…–>Build Tools–>Maven–>Repositories 会看到类似表格的画面&#xff0c;内容是你的maven地址&#xff0c;选中后&#xff0c;右边有个Update的按…

Python酷库之旅-第三方库openpyxl(01)

目录 一、 openpyxl库的由来 1、背景 2、起源 3、发展 4、特点 4-1、支持.xlsx格式 4-2、读写Excel文件 4-3、操作单元格 4-4、创建和修改工作表 4-5、样式设置 4-6、图表和公式 4-7、支持数字和日期格式 二、openpyxl库的优缺点 1、优点 1-1、支持现代Excel格式…

鄂州职业大学2024年成人高等继续教育招生简章

鄂州职业大学&#xff0c;作为一所享有盛誉的高等学府&#xff0c;一直以来都致力于为社会培养具备专业技能和良好素养的优秀人才。在成人高等继续教育领域&#xff0c;该校同样表现出色&#xff0c;为广大渴望继续深造、提升自身能力的成年人提供了宝贵的学习机会。 随着社会…

椭圆的矩阵表示法

椭圆的矩阵表示法 flyfish 1. 标准几何表示法 标准几何表示法是通过椭圆的几何定义来表示的&#xff1a; x 2 a 2 y 2 b 2 1 \frac{x^2}{a^2} \frac{y^2}{b^2} 1 a2x2​b2y2​1其中&#xff0c; a a a 是椭圆的长半轴长度&#xff0c; b b b 是椭圆的短半轴长度。 2.…

一文带你全面详细了解安全运维

一、安全运维-网络 1、IP地址相关 IP地址属于网络层地址&#xff0c;用于标识网络中的节点设备。 IP地址由32bit构成&#xff0c;每8bit一组&#xff0c;共占用4个字节。 IP地址由两部分组成&#xff0c;网络位和主机位。 IP地址分类&#xff1a; 类别网络位子网掩码私有地…

云原生Kubernetes系列项目实战-k8s集群+高可用负载均衡层+防火墙

一、Kubernetes 区域可采用 Kubeadm 方式进行安装&#xff1a; 名称主机部署服务master192.168.91.10docker、kubeadm、kubelet、kubectl、flannelnode01192.168.91.11docker、kubeadm、kubelet、kubectl、flannelnode02192.168.91.20docker、kubeadm、kubelet、kubectl、flan…