“RNN encode-decode” 涉及使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)来执行编码和解码操作。这种结构常用于处理序列数据,例如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务。
以下是 “RNN encode-decode” 的一般概念:
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编码(Encode):
- 在编码阶段,输入序列被传递给 RNN 来捕获输入数据的上下文信息。每个时间步的输入都会更新 RNN 的状态,使其能够保留先前时间步的信息。
- 编码阶段的输出通常是最后一个时间步的 RNN 状态,它包含了输入序列的信息的抽象表示。
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解码(Decode):
- 在解码阶段,编码阶段得到的状态被传递给另一个 RNN,这次用于生成目标序列。解码器以先前时间步的输出和当前状态为输入,生成下一个时间步的输出。
- 解码器的目标是根据编码的信息生成与输入序列相对应的输出序列。
这种结构在机器翻译中很常见,其中一个序列(例如,一种语言的句子)被编码为一个状态,然后解码器使用该状态生成另一个序列(例如,另一种语言的对应句子)。
具体来说,这可以通过以下步骤实现:
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编码器(Encoder):
- 接收输入序列,并将每个时间步的输入传递给 RNN。
- 编码器的最终状态成为输入序列的抽象表示。
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状态传递:
- 将编码器的最终状态传递给解码器。
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解码器(Decoder):
- 使用传递的状态和目标序列(在训练时)或生成的序列(在推理时)来生成输出序列。
这个整体过程形成了一个“encode-decode”框架,通过 RNN 捕捉输入序列的上下文信息,然后使用这些信息生成输出序列。
B站视频(有代码逐行解释)
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