Encoder-Decoder

Esta ferramenta calcula uma estimativa abrangente de recursos para um modelo seq2seq encoder–decoder construído com arquiteturas compatíveis com Keras. Aceita escolhas comuns como codificadores LSTM ou GRU, camadas empilhadas, dimensões de embedding e tamanhos de vocabulário. Os resultados incluem contagem total de parâmetros, detalhamento por componente e uma estimativa aproximada de memória para apoiar decisões de pesquisa, prototipagem ou implantação.

Conceitualmente, a ferramenta conta parâmetros treináveis usando fórmulas padrão: embeddings adicionam vocab_size × embedding_dim, uma camada LSTM adiciona 4 × (input_dim × units + units × units + units) por direção, uma GRU adiciona 3 × (input_dim × units + units × units + units). Encoders bidirecionais duplicam; módulos de attention adicionam seus próprios termos, dependendo do tipo. Os resultados são estimativas arquitetônicas, não pesos ou resultados de treino; ajudam a comparar configurações sem realizar experimentos.

Quem se beneficia: engenheiros ML que avaliam opções, cientistas de dados que orçam treino, docentes que ilustram escalonamento de modelo e estudantes aprendendo design seq2seq. Valor único: decomposição de parâmetros por componente, suporte a componentes bidirecionais e de atenção, e estimativas de memória com precisão de 32 bits. Casos de uso: tradução automática, resumo de textos e previsões de séries temporais com saídas de sequência.

Exemplos: compare um encoder LSTM de 2 camadas com 256 unidades e um decoder GRU de 2 camadas com 512 unidades; ajuste embedding_dim para 128; ligue/desligue atenção; observe crescimento de parâmetros e necessidade de memória. Isso ajuda a planejar requisitos de hardware e comparar configurações potenciais antes de codificar.