解码器的目标是将编码器产生的上下文向量转换为输出序列。在开始解码过程时,它首先接收到编码器生成的上下文向量,然后基于这个向量生成输出序列的第一个元素。接下来,它将自己之前的输出作为下一步的输入,逐步生成整个输出序列。 解码器也可以是各种类型的深度学习模型,但通常与编码器使用相同类型的模型以保持一致性。
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外,建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解,可以阅读 Jay Alammar 的 这篇...
与基于 RNN 的编码器-解码器模型类似,基于 transformer 的编码器-解码器模型由一个编码器和一个解码器组成,且其编码器和解码器均由 残差注意力模块 (residual attention blocks) 堆叠而成。基于 transformer 的编码器-解码器模型的关键创新在于: 残差注意力模块无需使用循环结构即可处理长度 n 可变的输入序列 X1:...
四、编码器-解码器模型的应用 改进后的编码器-解码器模型在NLP任务中得到了广泛的应用,包括: 4.1机器翻译:编码器-解码器模型在机器翻译任务中取得了重大突破。通过使用注意力机制和Transformer模型,现代机器翻译系统能够实现更准确、流畅的翻译结果。 4.2文本摘要:编码器-解码器模型在文本摘要任务中能够自动生成精炼的摘...
编码器-解码器模型是一种深度学习架构,用于处理序列到序列的学习问题,如机器翻译、文本摘要和对话生成等。该模型由两个主要的组件组成:编码器和解码器。编码器负责将输入序列转化为固定维度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并维护。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种机器学习模型。 在深度学习中,通常使用编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构来处理序列数据,如自然语言处理和机器翻译。编码器将输入序列转换为一个固定长度的向量表示,解码器则将该向量表示转换为输出序列...
在Keras中,保存编码器和解码器可以通过以下步骤完成: 定义编码器模型:首先,需要定义编码器模型的结构。这可以通过使用Keras的各种层(如Dense、LSTM、GRU等)来构建一个神经网络模型来实现。编码器模型将输入序列作为输入,并输出一个潜在空间中的固定长度向量。 定义解码器模型:接下来,需要定义解码器模型的结构。解码器...
用于序列到序列预测问题(如机器翻译)的编码器-解码器模型。 提高编码器 - 解码器模型在长序列上的效果的注意力机制。 简化注意力机制的全局注意力机制,以及其会取得更好的效果。 让我们开始吧。 温和地引入编码器 - 解码器递归神经网络的全球关注 编码器 - 解码器循环神经网络的全局注意力机制简介 ...
用于词嵌入、编码器和解码器深度以及注意机制的设计决策的结果和建议。可用于开启你自己的序列到序列项目的一组基本的模型设计决策。让我们开始吧!用于神经机器翻译的编码器-解码器模型 具有编码器-解码器架构的循环神经网络已经超越了传统的基于短语的统计机器翻译系统,实现了当前最佳的结果。给个证据,谷歌在 2016 ...
大型语言模型中的编码器-解码器架构:编码器-解码器架构是许多大型语言模型(LLM)的基本组成部分。这些模型通常使用一种被称为 Transformer 架构的变体。该架构使用自注意力机制来捕捉输入数据中不同部分之间的依赖关系,从而理解单词的使用上下文并生成适当的输出。