Encoder-Decoder

Værktøjet beregner et omfattende ressourceoverslag for et seq2seq-encoder–decoder-model bygget med Keras-kompatible arkitekturer. Det accepterer almindelige valg som LSTM- eller GRU-encodere, stablede lag, embedding-dimensioner og ordforrådets størrelse. Uddata inkluderer samlet antal parametre, en komponentopdeling og et cirka hukommelsesaftryk til støtte for beslutninger i forskning, prototyper eller deployment.

Konceptert tæller værktøjet trænbare parametre ved hjælp af standardformler: embeddings tilføjer vocab_size × embedding_dim, et LSTM-lag tilføjer 4 × (input_dim × units + units × units + units) pr. retning, en GRU tilføjer 3 × (input_dim × units + units × units + units). Bidirektionale encodere fordobler tællingen; attention-moduler tilføjer deres egne termer afhængigt af typen. Resultaterne er arkitektoniske skøn, ikke vægte eller træningsresultater; de hjælper med at sammenligne konfigurationer uden eksperimenter.

Hvem har gavn af det: ML-ingeniører der evaluerer muligheder, dataforskere der budgetterer træning, undervisere der illustrerer modellens skalering og studerende der lærer seq2seq-design. Unik værdi: klar komponentbaseret parameteropdeling, understøttelse af bidirektionale og attention-komponenter samt hukommelsesestimater ved 32-bit præcision. Anvendelsesområder: maskinoversættelse, tekstopsummering og tidsserieforudsigelser med sekvensuddata.

Eksempler: sammenlign en 2-lags LSTM-encoder med 256 enheder og en 2-lags GRU-decoder med 512 enheder; juster embedding_dim til 128; tænd eller sluk attention; observer parametervækst og hukommelsesbehov. Dette hjælper med at planlægge hardwarebehov og sammenligne potentielle konfigurationer før kodning.