Encoder-Decoder

Esta herramienta calcula una estimación completa de recursos para un modelo seq2seq encoder–decoder construido con arquitecturas compatibles con Keras. Acepta opciones comunes como codificadores LSTM o GRU, capas apiladas, dimensiones de embedding y tamaños de vocabulario. Los resultados incluyen el conteo total de parámetros, un desglose por componentes y una estimación aproximada de la memoria para apoyar decisiones de investigación, prototipado o implementación.

Conceptualmente, la herramienta cuenta parámetros entrenables con fórmulas estándar: embeddings añaden vocab_size × embedding_dim, una capa LSTM añade 4 × (input_dim × units + units × units + units) por dirección, una GRU añade 3 × (input_dim × units + units × units + units). Los codificadores bidireccionales duplican; los módulos de atención añaden sus propios términos según el tipo. Los resultados son estimaciones arquitectónicas, no pesos ni resultados de entrenamiento; ayudan a comparar configuraciones sin realizar experimentos.

¿Quién se beneficia?: ingenieros ML que evalúan opciones, científicos de datos que presupuestan el entrenamiento, docentes que ilustran la escalabilidad del modelo y estudiantes aprendiendo el diseño seq2seq. Valor único: desgloses de parámetros por componente, soporte para componentes bidireccionales y de atención y estimaciones de memoria con precisión de 32 bits. Casos de uso: traducción automática, resumen de textos y pronósticos de series temporales con salidas de secuencia.

Ejemplos: compare un codificador LSTM de 2 capas con 256 unidades y un decodificador GRU de 2 capas con 512 unidades; ajuste embedding_dim a 128; active o desactive la atención; observe el crecimiento de parámetros y las necesidades de memoria. Esto ayuda a planificar requisitos de hardware y comparar configuraciones potenciales antes de codificar.