关于RNN（Seq2Seq）的一点个人理解与感悟

最新推荐文章于 2025-10-08 13:11:06 发布
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#RNN #CNN #Seq2Seq #增强学习 #存储网络

本文为作者在近三个月深度网络学习过程中的个人总结与感悟。作为初学者，希望通过这些经验分享对未来的学习和实验有所启发。

自己在这近三个月的深度网络学习中的一点小小总结与感悟，希望对自己的后面学习和实验能有所启发。
博主还是初学者，描述有误的地方，欢迎大家指出~
注：前半部分是小小总结，后半部分是小小感悟

这里写图片描述

【Seq2Seq】相关理论基础与RNN的相应变体
当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
05-07 959
1. 发展历程 Seq2Seq在2014年顶会正式被提出，其中在同一年有两篇文章都用到了序列到序列，编码器解码器的方式实现机器翻译。其中GPU也在2014年被提出。 在2015年，针对Seq2Seq的一些问题，提出了注意力Attention机制，已经逐步开始爆发。 在2017年，谷歌发表了一篇Attention is All you need，将注意力机制推到了顶峰，其中也有学者用Self-Attention来替代cnn和Rnn 2. 基础理解 2.1 基础的神经网络 传统的单层神经网络，就是传入一个输出
seq2seq模型原理及实现
tostq的专栏
03-27 857
解码器也是由双层的GRU循环神经网络作为主要组成部分，不过其除了输入还有一个embeding模块外，在输出还有一个线性模块将词向量还原one-hot形式，其结构如下图所示，其中初始情况下，解码器的隐层向量设置为编码器最终的输出隐层向量，解码器的输入为编码器的输出向量同上轮解码器的预估输出cocat形成的向量。另一个重要问题是seq2seq模型的损失函数。seq2seq顾名思义是指由序列生成序列，广泛用于机器翻译领域，其结构是由RNN组成一组编码器和一组解码器。
Seq2Seq - 序列到序列的学习(RNN循环神经网络)
西小庄村高伟 的博客
10-28 1188
Seq2Seq，编码器与解码器、掩蔽交叉熵损失函数、机器翻译的应用、BLEU评价指标
一文彻底搞懂RNN - 序列到序列（Seq2Seq）
2401_85377976的博客
08-27 2292
文本型序列数据：如句子、段落、文章等。在自然语言处理（NLP）中，文本数据通常会被切分成一个个单词或字符，形成序列。这些单词或字符按照它们在文本中出现的顺序排列，构成了文本型序列数据。时间序列数据：这是一种按照时间顺序记录的数据，如股票价格、气温、心电图等。每个时间点的数据都可以看作是序列的一个项，它们按照时间顺序排列，形成了时间序列数据。音频信号：音频信号可以被看作是一个连续的序列，每个时间点的振幅值构成了序列的一部分。音频处理中经常需要对这些序列数据进行分析和处理。
42、基于句子相似度的检索式聊天机器人的设计与开发
最新发布
zzz56的博客
10-08 35
本文设计并开发了一个基于句子相似度的检索式学院咨询聊天机器人，旨在解决学生获取学院信息困难的问题。系统采用Python Flask框架构建Web应用，结合Chatterbot库实现功能，通过分词、归一化、匹配和相似度计算等步骤从预定义响应中检索最佳答案。聊天机器人能够处理学院相关查询、数学计算及日常对话，并在前端通过HTML/CSS/JavaScript提供交互界面。性能评估显示，新系统在鲁棒性、可访问性和用户体验方面均有提升，网站性能提高20%，对意图识别的成功率上升至75%。该方案有效减轻了学院工作负担
RNN总结
weixin_30493401的博客
08-27 140
RNN既可以表述为循环神 经网络（recurrent neural network），也可以表述为递归神经网络（recursive neural network），前者一般用于处理以时间序列为输入的问题（比如把一个句子看成词组成的序列），每次向循环神经网络输入一个词，知道整个句子输入结束。后者一般用于处理图结构或树结构问题（比如为了处理歧义问题，我们构造语法树为输入，而不是循环输入每一个词）。 ...
RNN
weixin_43310853的博客
02-29 140
做这样的笔记现在只是肤浅的认识，相信以后会有深入的感悟和更加熟练的应用 文章目录1.循环神经网络简介2.前向传播和随时间反向传播3.梯度消失或者爆炸 1.循环神经网络简介 下面是各个参数的含义 xtx_{t}xt​是t时刻的输入 ata_tat​是时刻ttt的隐层状态,由前一时刻的隐层状态和当前时刻的输入进行计算; ata_tat​可以认为是网络的记忆状态，可以认为捕获之前所有时刻发生...
神经机器翻译（seq2seq RNN）实现详解
weixin_30596735的博客
08-02 1138
http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN，在机器翻译、文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用。本节中，我们将讨论如何实现神经机器翻译，得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果（https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html）。...
RNN之seq2seq模型
weixin_42208646的博客
03-09 3918
1.RNN模型概述 RNN大致可以分为4种,输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构，不同结构自然就有不同的引用场合。 如下图所示： one to one 结构: 仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现序列的特征，例如图像分类场景。one to many 结构:给一个输入得到一系列输出，这种结构可用于生产图片描述的场景。many to one 结构: 给一系列输入得到...
RNN、Seq2Seq、Attention
m0_64617114的博客
11-29 1909
一、RNN结构及使用 每个神经元接受的输入包括：前一个神经元的隐藏层状态 h (用于记忆) 和当前的输入 x (当前信息)。神经元得到输入之后，会计算出新的隐藏状态 h 和输出 y，然后再传递到下一个神经元。因为隐藏状态 h 的存在，使得 RNN 具有一定的记忆功能。 针对不同任务，通常要对 RNN 模型结构进行少量的调整，根据输入和输出的数量，分为三种比较常见的结构：N vs N、1 vs N、N vs 1。 1.1 N vs N 输入和输出序列的长...
Seq2Seq 模型详解
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04-20 2万+
在NLP任务中，我们通常会遇到不定长的语言序列，比如机器翻译任务中，输入可能是一段不定长的英文文本，输出可能是不定长的中文或者法语序列。当遇到输入和输出都是不定长的序列时，可以使用编码器-解码器（encoder-decoder）模型或者seq2seq模型。其基本思想是编码器用来分析输入序列，解码器用来生成输出序列。 首先，来简单介绍下RNN（循环神经网络）结构： 1. RNN 结构 RNN结构 RNN中，每个单元接受两个输入，一个是当前时间步输入的信息 XtX_tXt​，另一个是上一个单元的隐藏层状态 H
【NLP Transformer】机器学习中自回归、自编码、Seq2Seq模型的区别
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本文讨论自回归模型、自编码模型、Seq2Seq模型这三种编码器-解码器（encoder-decoder）架构的重叠和差异。我们首先会介绍编码器-解码器架构的基础知识，以提供最必要的背景知识。本文还简要介绍了经典或Vanilla（香草，计算机领域是普通的标准的、无扩展的意思）Transformer架构。接着，我们转向自回归模型，紧接着会介绍自编码模型，并且会看到当这两种模型组合时，我们就得到了Seq2Seq或者叫序列到序列模型。
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1.背景介绍 1. 背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。序列生成是NLP中的一个重要任务，涉及到文本生成、语音合成等方面。在这篇文章中，我们将讨论两种常见的序列生成方法：循环神经网络(RNN)和序列到序列(Seq2Seq)模型。 2. 核心概念与联系 2.1 RNN 循环神经网络(RNN)是一种特殊的神经网络，可以处理有序的序列数据。它...
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一.编解码网络 SEQ2SEQ：前半部分与后半部分都为LSTM。输出和标签做损失。（I–>C–>O，O和label做损失） AE（自编码模型）：前半部分与后半部分都为CNN或转置卷积。输出和自己做损失。（I–>C–>O，O和I做损失） VAE：使用少。被GAN代替。难，效果又不好。 GAN：优秀。 二.SEQ2SEQ 三.验证码的识别 1.形状变换 首先，将NCH...
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完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制 本文作者：思颖 2017-09-01 18:16 导语：帮助初学者开启全新视角 雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI科技评论获其授权发布。 本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了
【深度学习系列（六）】：RNN系列（4）：带注意力机制的seq2seq模型及其实战(1)
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参考链接： Seq2Seq模型讲解 完全图解Seq2Seq Attention模型 完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
有关循环神经网络——RNN、Seq2Seq、LSTM、GRU简单概括式的理解与总结
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RNN：循环神经网络。RNN输入为两个向量xt与st-1，分别代表输入向量与之前输入序列所储存的knowlegde。简单而言，RNN适合处理序列问题（当前输入数据与之前输入数据有关），如上下文、文本处理、时序问题，具体如文本翻译、时序建模等等。RNN由于梯度乘性问题，对于过长的序列，前面的序列对后面的序列影响基本为0，由此引入了LSTM。 双向RNN：解决传统RNN的 信息只能由过去知识来获得。很多时候我们的模型要求当前输出并不只被过去的信息所干涉，可能也会被未来一段时间的信息所干涉，由此引入双向RNN。
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编码器提取特征之后就到了解码器，解码器靠编码器最后输出的特征也就是(ℎ,C)来知道这句话是"go away"，这里要强调一下Decoder的初始状态就是Encoder的最后一个状态h，现在Decoder开始输出德语字母，Decoder可以是LSTM模型，他每次接受一个输入然后输出下一个字母的概率，第一个输入必须是起始符，这就是我们为什么要在德语字典中要加入起始符的原因。，编码器一般是LSTM或者其他模型用于提取特征，它的最后的输出就是（从这句话）提取的最后的特征，而其他的隐层输出都被丢弃。
[转] 图解Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型 到 Attention
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from :https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一、Seq2Seq模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq)模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq可以用在很多方面：机器翻译、QA系统、文档摘...
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