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-解码器(Encoder-Decoder)是深度学习模型的抽象概念。 一般认为,许多模型的起源都是基于这一架构的。比如CNN,RNN,LSTM和Transformer等。 使用编码器-解码器架构的模型,编码器负责表示输入(Input),解码器负责输出(Target)。 架构内容 编码器-解码器,显而易见是由2部分组成, 编码器(Encoder):负责将输入(Input...
Encoder-Decoder框架,又称为编解码器框架,主要由两部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。Encoder负责将输入序列编码成一个固定长度的向量,而Decoder则负责将这个向量解码成输出序列。这种框架特别适用于处理变长序列的问题,如聊天对话。 二、使用深度学习实现聊天机器人 在聊天机器人的实现中,我们通常将用户的输...
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)...
深度学习的encoder和decoder 所谓编码,就是将输入序列转化成一个固定长度的向量;解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。
对于聊天机器人技术而言,常见的几种主流技术主要基于人工模板、检索、机器翻译技术、深度学习。其中,基于深度学习聊天机器人的绝大多数技术都是在 Encoder-Decoder 深度学习技术框架下进行改进的。 Encoder-Decoder 框架 Encoder-Decoder 框架可以看作是一种文本处理领域的研究模式,应用场景异常广泛,不仅仅可以用在对话机器...