解码器中嵌入层的输出(神经机器翻译)
解码器中嵌入层的输出是神经机器翻译中的一个重要概念。在神经机器翻译中，编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量表示，然后解码器通过这个向量表示生成目标语言的翻译结果。
嵌入层的输出是指解码器中的一个层，它将目标语言的词嵌入成一个向量表示。这个向量表示包含了目标语言词的语义信息，可以用来指导解码器生成准确的翻译结果。
嵌入层的输出通常是一个固定维度的向量，可以通过训练神经网络来学习得到。在训练过程中，解码器会根据目标语言的正确翻译结果来调整嵌入层的参数，使得生成的翻译结果与目标语言尽可能接近。
嵌入层的输出在神经机器翻译中起到了至关重要的作用。它不仅可以提供目标语言词的语义信息，还可以帮助解码器理解源语言句子的含义，从而生成更准确的翻译结果。
在实际应用中，嵌入层的输出可以用于各种机器翻译任务，包括文本翻译、语音翻译等。它可以提高翻译的准确性和流畅度，提升用户体验。
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1回答
我对NLP任务中的序列-序列RNN非常困惑。在此之前，我已经实现了一些分类任务的神经模型。在这些任务中，模型以字嵌入作为输入，并在网络的末端使用softmax层进行分类。但是神经模型是如何完成seq2seq任务的呢？如果输入是字嵌入，那么神经模型的输出是什么？这些任务的例子包括问答、对话系统和机器翻译。
浏览 1提问于2016-07-25得票数 1
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我正在尝试使用下面的教程https://www.tensorflow.org/tutorials/text/nmt_with_attention来理解注意力模型 在解码器部分是这样写的： # x shapeafter passing through embedding == (batch_size, 1, embedding_dim)
x = self.embedding(x) 我不明白为什么嵌入输出是根据文档(https://www.tenso
浏览 25提问于2020-08-06得票数 0
在官方的Tensorflow神经机器翻译示例()中，在编码器模型中定义了GRU层。
但是，由于没有应用掩码，GRU将正常处理填零的值。而在解码器中，我认为情况更糟，因为对填充值的关注将在上下文向量的最终计算中发挥重要作用。我认为在下面的损失函数的定义中，零被屏蔽了，但在这一点上已经太晚了，编码器和注意力解码器的输出</e
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
上下文:许多带有神经网络的语言句子翻译系统(例如法语到英语)使用seq2seq结构：我注意到，在所有这些示例中，神经网络的结构并不是通过使用具有连续层<
浏览 0提问于2020-02-12得票数 4
我们确实有从描述中预测基本颜色的模型，基本颜色我指的是红色、蓝色、黑色等。但我想开发一个模型，它可以通过描述RGB或HEX颜色，例如，“黄色是光滑的，或者是黑色的”应该给出相应的值。这是相对于三维建模，我输入了这个文本，并改变了屏幕上物体的材质。
浏览 0提问于2021-07-23得票数 2
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根据Attention is all you need的论文:加性注意(Bahdanau在RNN中使用的经典注意)使用具有单个隐层的前馈网络计算兼容性函数。，虽然两者在理论复杂性上是相似的，
事实上，我们可以看到，的计算复杂性的加性注意和点戳(变压器注意力)都是n²*d。因此，加性注意力的计算复杂性不应该是n*d²而不是n²*d吗？
浏览 4提问于2022-12-02得票数 1
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我读过一篇关于机器翻译的论文，它使用了投影层。投影层的解释如下：“附加投影旨在降低编码器输出表示的维度，以匹配解码器堆栈维度。”
有没有人知道这个架构或者如何在Pytorch中实现这个层？
浏览 5提问于2020-02-07得票数 2
一个长度为5的示例输入序列是：1 8 3 5 2。我希望模型能够准确地预测输出标记，因此任务更接近分类而不是回归。但是，由于输出是一个序列，我们需要预测每个输入序列的多个类(与输入长度一样多)。
我搜索参考资料，但找不到类似的设置。请
浏览 0提问于2023-02-12得票数 0
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例如，我有一个关键字列表，比如I，饥饿的=>输出:我饿了，或者我，作者，诗=>输出:我是这首诗的作者。有人能提出最简单的方法来实现这一点吗？我是个新手，请告诉我我必须掌握哪些知识来解决这个问题。
浏览 0提问于2020-12-30得票数 1
1回答
注意神经机器翻译中的嵌入层
、、、、
我的问题是: nn.embedding只是为每个单词返回一些Is，所以在整个训练过程中，每个单词的嵌入都是相同的吗？还是在训练过程中发生了变化？我的第二个问题是，我很困惑在培训之后，nn.embedding的输出是否是诸如word2vec单词嵌入之类的东西。
提前感谢
浏览 7提问于2020-11-04得票数 1
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在编码器-译码器模型的构造之间，似乎存在着显著的、根本性的差异.这是，这是。
Pytorch使用在编码器中没有激活的嵌入层，但对解码器中的嵌入层
浏览 9提问于2020-06-09得票数 0
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对于基于变压器的神经机器翻译(NMT)，以中英文为例，通过译码器输入(中文)处理编码器输出，最后输出。
如果我们不将输入传递给解码器，并将其视为翻译的“内存”模型，该怎么办？有可能发生什么事吗？
浏览 0提问于2019-09-16得票数 0
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我看到每个人都在定制的Bahdanau注意层中添加了密集()层，我认为这是不需要的。这是一个教程这里的图片。这里，我们只是乘两个向量，然后只对这些向量做几个运算。那么密集()层的需求是什么呢？关于“注意力是如何工作的”的教程是否错误？
浏览 0提问于2020-10-17得票数 1
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我读过一篇关于机器翻译的论文，它使用了投影层。它的编码器有6个双向LSTM层。如果输入嵌入维数是512，那么编码器输出的维数是多少? 512*2**5？
论文链接：
浏览 1提问于2020-02-11得票数 2
2回答
我试着比较一下
答:基于变压器的神经机器翻译(NMT)体系结构是你所需要的全部文件。B:一种基于编码器中的双向LSTM和解码器中的单向LSTM的体系结构，它关注编码器的所有隐藏状态，创建一个加权组合，并与解码器(单向)LSTM输出一起使用该结构产生最终输出字。我的问题是，A架构相对于B的优势可能是什么，即自我关
浏览 0提问于2021-11-28得票数 1
我知道‘易于使用’将是主观的，所以让我限定一下这个问题。是否有一个库或工作代码碎片，我基本上可以复制到我的项目中，改变每个层中神经元的数量，层数和输入源，然后单击run。我自己已经写了至少15个了，没有一个能正常工作--我需要看到一些东西在我能理解的语言中发挥作用，这样我才能理解为什么我是个白痴！(如果有人感兴趣的话，我可以发布我自己的一些代码，但它很长，与问题没有太大关系)
浏览 0提问于2016-03-26得票数 2
模型是如何处理这5个字符的，以确定下一步应该使用哪些字母或单词？
(碰巧的是，GPT3用“庸医”填充了这个提示，然后对细胞治疗进行了长篇大论。奇怪)。
浏览 1提问于2022-07-10得票数 -1
1回答
我正在实现一个神经机器翻译模型，对于解码器部分(带有注意力机制)，我想计算余弦相似度来找到分数。下面是函数：在我的例子中：我的困惑是关于它们的尺寸，我不知道如何在pytorch中解决这个问题。
浏览 13提问于2020-03-02得票数 1
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问题:根据输入字符串生成文本输出，这些字符串将使用多个规则进行组合。/Trunkgroup/Gateway
这是一个简单的编程问题，但是是否有任何机器学习算法能够学习这些规则并根据两个输入生成输出。
浏览 0提问于2017-10-12得票数 0
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我试图建立一个3序列的多到多个LSTM模型，但我对它在Keras中的实现感到困惑。我在网上搜索了多到多模型的例子，但每个网站都给出了不同的方法。这让我更加困惑。正确的方法是什么？我想要一个这样的模特：
我发现了一些不同的方法from keras.layers import RepeatVector
from keras.layers import TimeDistributedreturn_sequence
浏览 1提问于2020-09-01得票数 1
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