Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。 一、编码器(Encoder)架...
Encoder-Decoder模型在NLP领域的应用 1.机器翻译 机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列...
它允许解码器在生成每个输出元素时,动态地关注编码器输出的不同部分。这种机制有助于提高解码的准确性和效率,尤其是在处理长序列数据时。 三、Encoder-Decoder框架 Encoder-Decoder框架是一种将编码器和解码器结合使用的通用架构,特别适用于处理序列到序列的任务。该框架首先通过编码器将输入序列转换为编码状态,然后利用...
@Param("age")Integer age);// 2、都标注有@Param注解,但模版只使用一个@RequestLine("POST /{name}")StringencoderDemo2(@Param("name")String name,@Param("age")Integer age);// 3、都标注有@Param注解,但模版都没有使用
Encoder-Only架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分,没有解码器。它主要适用于理解任务,如文本分类、情感分析等。代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理:Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT...
为了处理这种类型的输入和输出, 我们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。 第二个组件是解码器(decoder): 它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 这被称为编码器-解码器(encoder-decoder)架构...
机器翻译中Encoder-Decoder的6个步骤: 源语言输入:将源语言的句子转换为词向量序列,作为编码器的输入。 编码器:通过循环神经网络处理源语言词向量,输出包含句子全部信息的上下文向量。 上下文向量:作为解码器的初始输入,它固定长度地编码了源语言句子的整体语义。
netty基础06_编码器和解码器 对于网络编程需要实现某种 codec (编解码器); 网络数据通常以二进制进行传输; codec的作用就是将原始字节数据与目标程序数据格式进行互转; 解码器Decoder用来处理入站数据;例如将二进数据转java对象; 编码器 Encoder负责处理出站数据,比如将出栈数据转换成适合传输的字节流;...
1. 编码器Encoder:将训练-验证-测试集输入数据压缩为编码表示的模块,该编码表示通常比输入数据小几个数量级。 2. 瓶颈Bottleneck:包含压缩知识表示的模块,因此是网络中最重要的部分。 3. 解码器Decoder:帮助网络“解压缩”知识表示并从其编码形式中重建数据的模块。然后将输出与真实值进行比较。
AE(Auto Encoder, 自动编码器) AE的结构 如上图所示,自动编码器主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器和解码器可以看作是两个函数,一个用于将高维输入(如图片)映射为低维编码(code),另一个用于将低维编码(code)映射为高维输出(如生成的图片)。这两个函数可以是任意形式,但在深度学习中...