Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列 Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2S...
Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(*Sequence-to-sequence):*输入一个序列,输出另一个序列** Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。
Encoder-Decoder架构是神经网络机器翻译的核心,它分为两个主要部分:Encoder和Decoder。Encoder将输入句子的词向量表示为一个上下文向量,Decoder则将这个上下文向量转化为目标语言的句子。在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀...
concat([a,b]) 代表两个矩阵在特征维度进行的连接 3.2 数据 使用numpy产生随机数据用于测试 4. 理论部分 本节中使用的编码解码单元均为RNN单元。记编码器为h=fencoder(x) 解码器为y=fdecoder(z) 。这其中 x,h,z,y 均为三维时序数据。 4.1 训练过程 为了完成训练过程,需要指定解码器输入。解码器输入以时...
循环神经网络(RNN)是一种重要的神经网络模型,尤其适用于序列化标注问题。初学循环神经网络的过程中,经常迷惑于各种似曾相识的原理图,纠结于不同的Cell是什么原理,它们是怎么组合起来的,输入数据究竟长啥样,它们是怎么被单个Cell处理的,又是怎样在Cell间流转的,代码层是怎么实现的,复杂程度咋样?本文将试图从多个角度,...
对于Transformer中的Encoder和Decoder,可以这样理解它们各自的功能:Encoder负责对输入数据进行编码,Decoder根据编码后的数据生成新的序列。在一些场景中,只需要对输入进行编码,不需要生成新的序列,也就是说,只会用到Transformer Encoder,不会用到Transformer Decoder。例如,情感分析,主题分类,垃圾邮件检测等文本分类任务;词性...
一、Encoder -- Decoder模型的原理 Encoder-Decoder 模型是使用神经网络进行机器翻译的基本方法,一般也称作 Seq2Seq 模型 。原始的 N VS N RNN结构要求输入序列和输出序列等长,而Encoder-Decoder 模型可以有效地建模输入序列和输出不等长的问题 。 具体来说,它会先用一个 Encoder 将输入的序列编码为一个上下文向量...
卷积神经网络CNN学习记录-CNN实现语义分割(Encoder-Decoder结构),1.Encoderfromkeras.layersimport*defConv_Encoder(input_height=416,input_width=416):Img_In
可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embedding 相加得到。
本文将重点探讨u-net神经网络的作用以及神经网络encoder在这其中的重要角色。 u-net神经网络是一种卷积神经网络(CNN),由德国的一组研究者于2015年提出,主要用于解决图像分割问题。该网络的架构类似于一个“U”字形,因此得名“u-net”。它由一个收缩路径(编码器,encoder)和一个扩展路径(解码器,decoder)组成,这两...