首先从类型上来讲，encoder和decoder指的是模型，embedding指的是tensor。encoder 编码器，将信息/数据进行...
encoder，就像一个魔术师，它将信息的宝藏转化为编码的密语，或者说是特征的提炼者。它的任务是通过对输入数据进行复杂的处理，提取出关键特征，这些特征就如同数据的浓缩精华，为后续的分析和任务执行做好准备。然后是decoder，它就像一个解码器，专门负责解读这些编码的密语，将特征解码为我们所需的任务输...
encoder decoder架构是什么时候提出的 encode 和decode 暂时还不太清楚 encode叫编码,通俗点就是编成我们看不懂的码,比如我们使用的utf-8来编码的,一个字符串“hello”,我们写在磁盘文件中,并不是我们想象中的这种:磁盘里存的是“hello”字符串,而是经过一层编码操作,最后落在磁盘中是以字节byte的形式存在,或者...
encoder与decoder为模型类型，分别用于信息编码与解码，或特征提取与还原。encoder将原始数据编码，提取关键特征；decoder则反向操作，将编码特征转换为可解释输出。embedding概念较为特殊，泛指数据转换为向量的过程。在自然语言处理中，embedding通常指代词向量，将文本单词映射为数值向量，便于模型学习。而在图像...
encoder和decoder表示的意思是当发送消息或接受消息时，消息的格式如果是自定义的应当怎么样来进行处理。
Encoder是一个Seq2seq 的 Model,比如说 Transformer因为我们这边输入是文 Decoder 输入是一串文字,输出是...
答案解析:在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过cross-attention机制实现。 你可能感兴趣的试题 多项选择题 在Transformer模型中,编码器的主要作用以下不正确的是? A.生成输出序列 B.协调不同模块之间的通信 C.管理模型的内存和计算资源
encoder是将消息储存string，decoder是将接触到的string转成想要的消息。
Prefix LM(前缀语言模型)、Causal LM(因果语言模型)和Encoder-Decoder模型架构是自然语言处理(NLP)中用于文本生成和理解的几种不同方法。 1. Prefix LM(前缀语言模型) 前缀语言模型通常指的是一种能够基于给定的文本前缀生成后续文本的模型。它结合了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的架构,但共享相同的参数集合。
encoder decoder的说法其实是在attention模型中首先提出的。这里的解码器某种程度描述的与上面的解码器有些...