先来说一下神经网络的经典架构,神经网络是由一个输入层,一个输出层,以及一个隐藏层组成的一个层次分明的网络系统;而隐藏层包含一个到多个神经网络层(n>=1)。如下图是所示: OK下面再说回编码器和解码器,编码器(Encoder)和神经网络(Neural Network)之间的关系是紧密且层次分明的。编码器本质上是一种特定功能的...
因此在我的印象里,编码和解码,从本质上来说输入和输出的结果是一样的。然而在神经网络里,总在谈,我如何如何设计了一个编码器,又如何如何设计了一个解码器,然后呼啦呼啦的训练一番,得到了一个相当好的结果。 就比如自然语言处理中,拿编码器和解码器来进行机器翻译的论文特别多。我就很纳闷,这哪里是编解码了,...
最典型的MLP包括包括三层:输入层、隐层和输出层,MLP神经网络不同层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接)。 由此可知,神经网络主要有三个基本要素:权重、偏置和激活函数 权重:神经元之间的连接强度由权重表示,权重的大小表示可能性的大小...
参数传递:成功训练后,编码器和解码器的dnn参数应该传递给端点设备,即基站(Bs)和用户设备(UE),或者可以在最初的工厂生产阶段设置它们,在拟议的学习框架中。dnn参数,如权重和偏差,由学习中心预先确定,并输入到每个设备的编码器和解码器。 端点设备:对于端点设备,编码器和解码器模块使用专用硬件来增强信号处理,其中权重...
Decoder(解码器): 解码器的任务是从上下文向量中生成输出序列。 它也通常使用循环神经网络(RNN)来实现。 在每个时间步,解码器会基于上一个时间步的输出、当前的隐藏状态和上下文向量来生成当前时间步的输出。 三、Encoder-Decoder的应用 机器翻译(文本 – 文本): ...
编码器与解码器实质是两个神经网络的联合应用，提供更灵活的输入输出长度适应性，超越单层RNN或LSTM。通过固定长度的中间态，编码器-解码器架构允许灵活处理不同长度的数据，增强模型适应性。在翻译领域，传统RNN与LSTM结合编码器-解码器架构，强调时序特征。但随着Transformer的引入，放弃时序处理，通过注意力...
解码器是Transformer模型的核心部分,它的主要任务是根据已经处理的输入序列生成新的输出序列。解码器接收来自编码器的输出序列,然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测,生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果,这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。
Google 近日发布了一个端到端的神经音频编解码器 —— SoundStream。最重要的是,Google 表示这是世界上第一个由神经网络驱动并支持语音、音乐和环境声音等不同声音类型的音频编解码器,可以在智能手机的处理器上实时处理上述各种音频。 Google 近日发布了一个端到端的神经音频编解码器 —— SoundStream。最重要的是,...
Transformer真的不难啊!100集带你逐层分解Transformer模型——注意力机制、神经网络、位置编码、编码器、解码器等!算法原理+实战,通俗易懂!共计100条视频,包括:Transformer真的不难学!、2.课程介绍、3.【BERT】-BERT任务目标概述等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。 注意力模型是对编码器-解码器模型的扩展,其提升了在较长序列上预测的效果。全局注意力模型是注意力模型的一种简化,其更容易在像Keras这样的声明式深度学习库中实现,并且可能会比传统注意力机制有更好的效果。