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深度学习
RNN解码器和RNN之间的区别
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RNN解码器和RNN之间的区别
作者:
1号
发布时间:
2025-02-06 06:35:59 (2天前)
转自：
<div class =“excerpt”> 我们只使用 <span class =“result-highlight”> RNN </跨度> 用于文本生成的解码器（无编码器），如何 <span class =“result-highlight”> RNN </跨度> 解码器不同于纯粹 <span class =“result-highlight”> RNN </跨度> 操作？ <span class =“result-highlight”> RNN </跨度> TensorFlow中的解码器：https：//www.tensorflow.org/api_docs/python“/ tf / contrib / seq2seq / dynamic_rnn_decoder 纯 <span class =“result-highlight”> RNN </跨度> 在TensorFlow中：https：//www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn 谢谢你的时间 鈥 </DIV>
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0#
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無口君哦哦
|
2019-08-31 10-32
<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> RNN解码器是序列到序列映射模型。与Encoder结合使用序列作为输入并生成另一个序列作为输出。在许多到许多序列学习设置中， 的<strong> 输入是一系列向量，输出是另一个向量序列 </强> 。 </p> <P> 的<strong> 例如：语音波到文本，语言翻译等 </强> </p> <P> 一般我们使用普通RNN 的<strong> 一对一的序列学习设置 </强> 。 </p> <P> 的<strong> 例如：下一个字符预测。 </强> </p> </DIV>
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