Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token全部mask. Decoder Block中的Encoder-Decoder attention层 这一层区别于自注意力机制的Q = K = V, 此处矩阵Q来源...
一、Encoder-Decoder模型Encoder-Decoder模型是一种用于序列到序列(Sequence to Sequence)任务的基本架构,如机器翻译、语音识别等。该模型由两个部分组成:Encoder和Decoder。 Encoder:将输入序列压缩成固定大小的向量,这个过程叫做编码。Encoder通常采用循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)来实现。 Decoder:根据编码后...
编码器(Encoder):负责将输入(Input)转化为特征(Feature) 解码器(Decoder):负责将特征(Feature)转化为目标(Target) 广义的编码器-解码器架构 CNN CNN(卷积神经网络)可以认为是解码器(Decoder)可以不接受输入(Input)的情况。 CNN:编码器-解码器架构 RNN RNN(循环神经网络)可以认为是解码器(Decoder)同时接受输入(Inpu...
encoder_states = [state_h] decoderinputs = tf.keras.Input(shape=(None,))decoder_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(word_index)+1, output_dim=64)(decoder_inputs)decoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True, return_state=True)decoder_outputs, = decoder_lstm...
自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习方法。常用于数据降维,特征提取和生成建模等。自编码器通常由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器利用函数h=g(x)将输入压缩为潜在空间表征(Latent Representations),解码器利用函数r=f(h)将潜在空间表征重构(Reconstruction)为输入。整个自编码器可以用r=f(...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
encoder–decoder是模拟人类认知的一个过程。 encoder记忆和理解信息,并提炼信息通常会形成一个低秩的向量(相对于输入)。 decoder回忆与运用这些信息,再将低秩的加工后的信息抽取出来,这时也可以混合其它信息,解码成需要用的形式。 比如基于encoder–decoder的机器翻译,就是说让机器先用一种语言的方式理解一句话,然后再...
深入了解深度学习中的encoder–decoder结构，可以将其类比为人类认知过程的一个模拟。简而言之，这个机制在编码器（encoder）和解码器（decoder）间工作，分别负责信息的吸收与输出。编码器记忆和理解输入信息，并将其提炼成一个较低维度的向量。这一过程可以仅依赖输入数据，也可以融入先验规则、注意力机制等...
从Encoder-Decoder模型入手,探索语境偏移解决之道 摘要:在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。 本文分享自华为云社区《语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(二)...
自动编码器由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器将输入数据映射到一个低维表示,而解码器将这个低维表示映射回原始输入空间,以重构输入数据。在训练过程中,自动编码器通过最小化重构误差来学习有效的表示。 自动编码器的基本结构可以分为两类:全连接自动编码器和卷积自动编码器。全连接自动编码器由...