ChatGPT是一种基于Transformer结构的自然语言生成模型,其核心组件包括编码器和解码器。编码器通过多层的自注意力机制和前馈神经网络,将输入的文本转换为意义丰富的向量表示;而解码器则根据编码器得到的向量表示,生成新的文本。这种模型的设计思想源于循环神经网络和变压器网络,具有强大的语言理解能力和生成能力。 在ChatGPT...
发布于 2021-08-23 10:48 · 2586 次播放 注意力机制编码器seq2seq端到端递归神经网络解码器
编码器和解码器是深度学习模型中常见的两个组件,用于实现各种任务,例如图像生成、自然语言处理、语音识别等。 编码器通常由多层神经网络组成,将输入数据映射到一个低维表示。这个低维表示可以被视为对原始数据的一种抽象,并且通常具有更好的可解释性和更强的表达能力。在图像生成任务中,编码器将输入图像转换为一个向...
http://bing.com动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送
levi - unet的编码器使用LeViT块构建,设计用于高效和有效地学习全局特征。解码器是使用卷积块构建的。 编码器从多个分辨率的输入图像中提取特征映射。这些特征映射被上采样,连接然后通过跳过连接传递到解码器。跳过连接允许解码器从编码器访问高分辨率的局部特征,有助于提高分割性能。
B站动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制, frommxnetimportndh_forward=nd.array([1,2])h_backward=nd.array([3,4])h_bi=nd.concat(h_forward,h_backward,dim=0)print(h_bi)[1.2.3.4.]<NDArray4@cpu(0)> 不同时刻,C内h1,
[1. 2. 3. 4.]<NDArray 4 @cpu(0)> 不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a。权重的求法用了softmax。e的求法和St-1和ht有关。 不同的注意力机制就是对a的设计不同。 原论文的e的取法如下图。 v,W是要学习的参数,有点像多层感知机。
图像生成 - 编码器和解码器实践 VAE 编码网络的构建 我们知道VAE第一步就是对输入的图像进行编码,编码最好生成的是平均值和方差两个参数。这里我们需注意的是。我们使用的是一个网络进行编码,利用一个简单的卷积神经网络来进行,最后网络利用densen层输出为两个向量。这样就可以完成编码的工作。具体coding如下。
介绍一下两个基于自注意力机制的模型 | Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本分类等。它由编码器和解码器两部分组成,其中编码器将输入序列映射为一系列向量,解码器则将这些向量转换为输出序列。Transformer模型通过多层堆叠的自注意力和前向网络组成,能够处理...
一. encoder-decoder编码器和解码器架构 1. 介绍 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题, 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出, 可以设计一个包含两个主要组件的架构:第一个组件是一个编码器(encoder): 它接受一个长度可变的序列作为输入, 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 第二...